확률과 통계 3 - 베이즈 정리
이 글은 확률과 통계 2 - 조건부 확률 글을먼저 읽고 와야 이해하기 수월합니다. Bayes Formula 일전에 우리는 결합 확률에 대해 배웠죠. 여기서 왼쪽 항의 x,y의 위치는 별 의미 없습니다.이렇게 써도 되죠. 베이즈 정리는 이러한 특징을 이용합니다. 여기서 왼쪽의 확률을 사후 확률(posterior probability),오른쪽 3개의 확률을 사전 확률(prior probability)이라고 합니다. 단순히 보면 별 의미 없어보이는 데,이걸 왜 알아야 할까요? 조건부 확률의 가장 큰 특징은어떤 확률변수가 주어졌을 때다른 확률변수의 확률을 알아내는 것입니다. 기계 학습에 있어서 이러한 특징은 중요하게 작용합니다.예를 들어 로봇에게 과일 사진을 주고,이게 어떤 과일인지 맞출 확률을 생..
2024.08.06