나이브 베이즈 모델과 로지스틱 회귀 모델을 비교하는 부분에서
나이브베이즈 분류기에서 estimation해야 하는 parameter 갯수 관련해서 질문드립니다.
교수님께서는 2 * 2 * d + 1이라고 가르쳐 주셨는데,
d는 개별 input feature들의 갯수라고 하셨고,
2를 곱하는 이유가 각 클래스마다의 평균과 분산을 위해서 라고 하셨는데,
앞 부분에 2가 더 곱해지는 이유가 궁금합니다!
안녕하세요 질문드립니다.
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