문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 기계학습 (문단 편집) === 확률 기반 === 확률 기반 기계학습 알고리즘은 대부분 [[베이즈 정리]]에 기반한다. 베이즈 정리는 다음과 같은 형태로 확률적 추론에 이용되는 정리이다. [math({P(Y|X) = \frac{P(X|Y)P(Y)}{P(X)}})] 여기서 P(Y|X)는 조건부 확률로 "X가 주어졌을 때 Y가 발생할 확률"로 생각하면 된다. 의학 진단의 예를 들어 수식을 설명하자면 X가 "열이 많이 난다"고 Y가 "독감"이라면, P(Y|X)는 열이 많이 나는 환자가 독감 환자일 확률, P(X|Y)는 독감 환자가 열이 많이 나는 확률, P(X)는 환자 중에 열이 많이 나는 환자가 있을 확률, P(Y)는 환자 중에 독감이 발생한 환자가 있을 확률이다. 여기서 베이즈 정리의 강력함은 "열이 많이 나는 환자가 독감 환자일 확률"(구하기 힘든 값)을 "독감 환자가 열이 많이 날 확률"(구하기 쉬운 값)로 추정할 수 있다는 데 있다. 아래는 베이즈 정리에 기반한 대표적인 알고리즘들이다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기