redhornet96 https://blog.hatena.ne.jp/redhornet96/ もふもふ技術部 https://www.mof-mof.co.jp/tech-blog/ machine learning naive bayes 最近テキストを解析してごにょごにょする仕事をよくしているのですが、精度は高くないけど、比較的少ないデータ量でもいい感じに振る舞ってくれるナイーブベイズ分類器で実装を試したりしています。 scikit-learnを使っていると特に何も考えずに実装ができてしまうのですが、基本に立ち返ってナイーブベイズ分類器がどんなものなのかをキャッチアップしたいと思ってます。まずはベイズの定理から整理してみます。 こちらのエントリが非常に丁寧に解説されています。 http://qiita.com/aflc/items/13fe52243c35d3b678b0 ベイズの定理 事前確率 事後確率 条件付き確率 実際に… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.mof-mof.co.jp%2Ftech-blog%2Fbayes-theorem" title="ナイーブベイズをキャッチアップするためにベイズの定理を復習する - もふもふ技術部" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2016-11-12 00:00:00 rich https://www.mof-mof.co.jp/tech-blog/bayes-theorem 1.0 100%