기댓값 최대화 알고리즘와 나이브 베이즈 분류의 유사점
기댓값 최대화 알고리즘와 나이브 베이즈 분류는 공통적으로 9 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서): 매개변수, 가능도, 베이즈 추론, 기계 학습, 다항 분포, 평균, 이항 분포, 조건부 확률, 최대가능도 방법.
매개변수
매개변수(媒介變數), 파라미터(parameter), 모수(母數)는 수학과 통계학에서 어떠한 시스템이나 함수의 특정한 성질을 나타내는 변수를 말. 일반적으로는 θ라고 표현되며, 다른 표시는 각각 독특한 뜻을.
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가능도
통계학에서, 가능도(可能度) 또는 우도(尤度)는 확률 분포의 모수가, 어떤 확률변수의 표집값과 일관되는 정도를 나타내는 값이.
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베이즈 추론
베이즈 추론(Bayesian inference)은 통계적 추론의 한 방법으로, 추론 대상의 사전 확률과 추가적인 정보를 통해 해당 대상의 사후 확률을 추론하는 방법이.
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기계 학습
학습(機械學習) 또는 머신 러닝()은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이.
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다항 분포
항 분포는 여러 개의 값을 가질 수 있는 독립 확률변수들에 대한 확률분포로, 여러 번의 독립적 시행에서 각각의 값이 특정 횟수가 나타날 확률을 정의.
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평균
평균(平均)은 통계학에서 두 가지 서로 연관된 뜻이 있.
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이항 분포
이항 분포(二項分布)는 연속된 n번의 독립적 시행에서 각 시행이 확률 p를 가질 때의 이산 확률 분포이.
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조건부 확률
조건부 확률(conditional probability)은 어떤 사건 B가 일어났을 때 사건 A가 일어날 확률을 의미.
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최대가능도 방법
능도방법 (最大可能度方法) 또는 최대우도법(最大尤度法)은 어떤 확률변수에서 표집한 값들을 토대로 그 확률변수의 모수를 구하는 방법이.
위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다
- 기댓값 최대화 알고리즘와 나이브 베이즈 분류에는 공통점이 있습니다
- 기댓값 최대화 알고리즘와 나이브 베이즈 분류의 유사점은 무엇입니까
기댓값 최대화 알고리즘와 나이브 베이즈 분류의 비교.
기댓값 최대화 알고리즘에는 41 개의 관계가 있고 나이브 베이즈 분류에는 20 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 9을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 14.75%입니다 = 9 / (41 + 20).
참고 문헌
이 기사에서는 기댓값 최대화 알고리즘와 나이브 베이즈 분류의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오: