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実務を彩るNaive-Bayes ~自社HP判定モデル~ - Qiita
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こんにちは、スクラムサインの大塚です。私はスクラムサインのインターン生として、Naive-Bayesを用いた... こんにちは、スクラムサインの大塚です。私はスクラムサインのインターン生として、Naive-Bayesを用いたクラス分類アルゴリズムを実装していました。今回はNaive-Bayesの解説と、実務で実際にどのようにそれを利用したかをまとめて紹介いたします。 目次 ・まず、Naive-Bayesとはそもそも何か? 1.ベイズの定理 2.Naive-Bayesの数式モデル 3.NaiveなBayesの意味とは? ・Pythonを用いた実装方法 1. データの用意 2. データの前処理 3. 学習 4. 予測 5. 精度の評価 ・まとめ まず、Naive-Bayesとはそもそも何か? Naive-Bayesとは、ベイズの定理をもとにした、教師あり学習アルゴリズムのことです。 特に分類タスク向けのアルゴリズムで、文書データに対してよい結果を出すことが知られています。 このNaive-Bayesについて