1. Naive Bayes1.1. Remind- Lecture 5 에서 정리했던 내용을 그대로 복습하게 되면서, 추가적으로 말 못했던 내용도 추가해서 포스팅하고자 한다.- 우리는 앞서 GDA에선 feature vector x가 연속적이였다.- 이번엔 이산값을 가질 때의 학습 알고리즘에대해 알아보자.- 머신러닝을 이용하여 이메일 스팸 필터를 만든다고 생각해보자.- 즉, 메시지를 분류하여 스팸인지 스팸이 아닌지 판단하려고 한다. - 스팸 필터를 구성하기 위해 스팸 또는 스팸이 아닌 것으로 라벨이 지정된 이메일로 구성된 train dataset이 있다고 가정하자.- 이메일을 표현하는 데 사용되는 feature x를 저정하여 스팸 필터를 설계할 것이다. - email을 Dictionary에 있는 단어 수와 동일..
