머신러닝통계 (1) 썸네일형 리스트형 베이즈 이론 - 인공지능 확률 통계 (* 참고: https://allendowney.github.io/ThinkBayes2/chap02.html ) 베이즈 정리(Bayes rule)는 어떤 데이터 조건이 주어졌을 때의 조건부확률을 구하는 공식이다. 베이즈 정리 (Bayes rule) (= Inverse probability) \[P(Y|X) = \frac{P(X|Y)P(Y)}{P(X)}\] 베이즈 이론 (Bayes theorem) 추론 대상의 사전확률(prior)과 추가적인 정보인 가능성 정보(=가능도, likelihood)를 통해, 해당 대상의 사후확률(posterior)을 추론하는 방법 추론하는 대상을 확률변수(X)로 보아 그 변수의 확률분포(P(X))를 추정 (✏️) prior과 likelihood가 주어졌을 때, posterior는.. 이전 1 다음