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케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 - 1.2 - 딥러닝 이전 : 머신 러닝의 간략한 역사
확률적 모델링(probabilistic modeling) 통계학 이론을 데이터 분석에 응용한 것 초창기 머신 러닝 형태 중 하나, 요즘도 널리 사용 가장 널리 알려진 알고리즘 중 하나는 나이브 베이즈(Naive Bayes) 나이브 베이즈(Naive Bayes) 입력 데이터의 특성이 모두 독립적이라고 가정하고 베이즈 정리(Bayes' theorem)를 적용하는 머신 러닝 분류 알고리즘이다. 강한 또는 '순진한'(naive) 가정이다. 여기에서 이름이 유래되었다. 컴퓨터가 등장하기 수십 년 전에는 수작업으로 적용했다.(1950년대) 베이즈 정리와 통계의 토대는 18세기까지 거슬러 올라간다. 로지스틱 회귀(logistic regression) 현대 머신 러닝의 "hello world"로 여겨진다. (가장 기초..
2021. 5. 8. 02:09
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