브라우저보다 빠른!나이브 베이즈 분류와 최대가능도 방법의 유사점
나이브 베이즈 분류와 최대가능도 방법는 공통적으로 6 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서): 매개변수, 가능도, 분산, 기댓값 최대화 알고리즘, 평균, 정규 분포.
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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분산
확률론과 통계학에서 어떤 확률변수의 분산(分散)은 그 확률변수가 기댓값으로부터 얼마나 떨어진 곳에 분포하는지를 가늠하는 숫자이.
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기댓값 최대화 알고리즘
올드페이스풀 간헐천 분화 데이터. 데이터가 정규분포 혼합 모델에서 관측되었다고 가정하고, 기댓값 최대화 클러스터 분석을 이용해 매개변수들을 추정하는 과정이다. 기댓값 최대화 과정이 반복됨에 따라 매개변수들이 수렴하고 두 개의 군집이 나타나는 것을 볼 수 있다. 기댓값 최대화 알고리즘(expectation-maximization algorithm, 약자 EM 알고리즘)은 관측되지 않는 잠재변수에 의존하는 확률 모델에서 최대가능도(maximum likelihood)나 최대사후확률(maximum a posteriori, 약자 MAP)을 갖는 매개변수를 찾는 반복적인 알고리즘이.
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평균
평균(平均)은 통계학에서 두 가지 서로 연관된 뜻이 있.
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정규 분포
확률론과 통계학에서, 정규 분포(正規 分布) 또는 가우스 분포(Gauß 分布)는 연속 확률 분포의 하나이.
위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다
- 나이브 베이즈 분류와 최대가능도 방법에는 공통점이 있습니다
- 나이브 베이즈 분류와 최대가능도 방법의 유사점은 무엇입니까
나이브 베이즈 분류와 최대가능도 방법의 비교.
나이브 베이즈 분류에는 20 개의 관계가 있고 최대가능도 방법에는 13 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 6을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 18.18%입니다 = 6 / (20 + 13).
참고 문헌
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