Naive Bayesian Classification
굳이 번역하자면, 고지식한 (또는, 순진한) 베이즈 분류
Wikipedia : Naive Bayesian Classification : Naive Bayesian classification (일명 Idiot's Bayes, idiot 는 '멍청이'라는 의미) 은 단순한 확률적 분류법 (simple probabilistic classification) 이다. 의미에 따른 확률모델로서의 더 정확한 묘사는 independent feature model 이다. Naive Bayes 라는 용어는 그 확률모델이 베이즈 정리 (Bayes' Theorem)를 사용하여 유도될 수 있고, 실제로는 생길 수 없는 강한 독립 가정 (strong independences assumption) 를 포함한다는 사실로부터, (의도적으로) naive (순진한, 고지식한) 라는 말을 사용하였다. 확률모델의 정밀성 때문에, naive Bayes classifier 는 지도학습 (Supervised Learning) setting 에 아주 효율적으로 훈련될 수 있다. 많은 실제의 응용에서는, naive Bayes models를 위한 인수 추정 (parameter estimation) 은 최대 우도 (Likelihood) 법을 사용한다 ; 달리말하면, Bayesian probability 나 다른 Bayesian methods를 사용하지 않고도 naive Bayes model 로서 작업할 수 있다. .....
베이즈확률 (Bayesian Probability) 베이즈 네트워크 (Bayesian network) 베이즈추론 (Bayesian Inference)
행렬전치를 이용한 효율적인 NaiveBayes 알고리즘 (An Efficient Algorithm for NaiveBayes with Matrix Transposition) : 이재문, 한국정보처리학회 B 11권 1호, 2004