나이브 베이즈 분류와 트레이닝 셋
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나이브 베이즈 분류와 트레이닝 셋의 차이
나이브 베이즈 분류 vs. 트레이닝 셋
학습분야에서, '나이브 베이즈 분류(Naïve Bayes Classification)는 특성들 사이의 독립을 가정하는 베이즈 정리를 적용한 확률 분류기의 일종으로 1950 년대 이후 광범위하게 연구되고 있. 통계 및 컴퓨터 과학 문헌에서, 나이브 베이즈는 단순 베이즈, 독립 베이즈를 포함한 다양한 이름으로 알려져 있으며, 1960 년대 초에 텍스트 검색 커뮤니티에 다른 이름으로 소개되기도 하였. 인공지능 분야에 있어서, 트레이닝 셋(training set)은 입력 벡터와 "응답" 벡터로 이루어진 집합을 말. 이것은 지도학습 방법과 함께 사용되는데, 인공지능 기계가 사용하는 지식 데이터베이스(knowledge database)을 "훈련(train)"시키기 위해 쓰인.
나이브 베이즈 분류와 트레이닝 셋의 유사점
나이브 베이즈 분류와 트레이닝 셋는 공통적으로 0 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서).
위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다
- 나이브 베이즈 분류와 트레이닝 셋에는 공통점이 있습니다
- 나이브 베이즈 분류와 트레이닝 셋의 유사점은 무엇입니까
나이브 베이즈 분류와 트레이닝 셋의 비교.
나이브 베이즈 분류에는 20 개의 관계가 있고 트레이닝 셋에는 5 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 0을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 0.00%입니다 = 0 / (20 + 5).
참고 문헌
이 기사에서는 나이브 베이즈 분류와 트레이닝 셋의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:
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