scikit-learn機械学習⑨ナイーブ・ベイズ 澁谷直樹 2024年4月3日 17:00 前回は、グリッド・サーチと交差検証を紹介しました。今回は、ナイーブ・ベイズ（Naive Bayes）の解説をします。単純ベイズとも呼ばれるモデルです。割と直感的に理解しやすいアルゴリズムですが、ベイズ定理という確率論に基づいた分類器です。そこには、「ナイーブ」な仮定が含まれています。ところで、何が「ナイーブ」で、それが「ナイーブ」だとどのような効用があるのでしょうか。この記事では、この辺を詳しく解説します。 ダウンロード copy ここから先は 4,590字 キカベン・読み放題 ¥1,000 / 月 初月無料 人工知能、機械学習、ディープラーニング関連の用語説明、研究論文の概要、プログラミングの具体例などの読み応えのある新しい記事が月に４−５本ほど追加されます。また、気になるAIニュースや日常の雑観などは随時公開しています。 メンバー限定の会員証が発行されます 活動期間に応じたバッジを表示 メンバー限定掲示板を閲覧できます メンバー特典記事を閲覧できます メンバー特典マガジンを閲覧できます このメンバーシップの詳細 ログイン #ナイーブベイズ #ナイーブ・ベイズ この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？ 記事をサポート
