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 id: ML-MNB-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
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 confidence_score: 1.0
 tags: [machine-learning, nlp, naive-bayes, text-classification, statistics, bayesian]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Multinomial Naive Bayes (다항 나이브 베이즈)]]
+# Multinomial Naive Bayes (다항 나이브 베이즈)

 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "단어의 빈도 속에 숨겨진 확률의 힘을 믿고, 복잡한 문맥 대신 통계적 정직함으로 문서를 분류하라" — 각 특징(단어 빈도)이 다항 분포를 따른다고 가정하고, 베이즈 정리를 활용하여 문서의 카테고리를 예측하는 텍스트 마이닝의 고전적 베이스라인 알고리즘.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 수집된 원시 데이터(Raw Data)를 1차적으로 빠르게 카테고리화하거나, 키워드 기반의 의도 분류를 수행할 때 비용 대비 효율이 극대화된 다항 나이브 베이즈 모델을 활용함.

 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Naive-Bayes-Classifiers]], [[NLP-Foundations]], [[Probability-Theory]], [[Supervised-Learning-Foundations]]
- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Multinomial-Naive-Bayes.md]]
+- [[Naive-Bayes-Classifiers]], NLP-Foundations, Probability-Theory, [[Supervised-Learning-Foundations]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Multinomial-Naive-Bayes.md