単純ベイズ：入門編

最初に実装するのは，特徴量がカテゴリ変数である場合の単純ベイズ (Naive Bayes) です． この単純ベイズの実装を通じて，NumPy / SciPy を用いた行列・ベクトルの初歩的な扱いについて説明します．

• NumPy 配列の基礎
  • NumPy 配列の生成
    • np.array() 関数による生成
    • その他の関数による生成
  • NumPy 配列の属性と要素の参照
• 単純ベイズ：カテゴリ特徴の場合
• 入力データとクラスの仕様
  • 入力データの仕様
  • 単純ベイズクラスの仕様
• 学習メソッドの実装（１）
  • 定数の設定
  • クラスの分布の学習
  • 特徴の分布の学習
• 予測メソッドの実装
  • 未知ベクトルの抽出
  • 対数同時確率の計算
    • 方針（１）
    • 方針（２）
  • 予測クラスの決定
• 実行
• 「単純ベイズ：入門編」まとめ