Bayesian 베이즈 정리

21년 3월 16일 

코드스테이츠 부트캠프 13일차

Week2 Statics

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오늘의 나를 뒤돌아보며,

 

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13일차

Bayesian

 

⚠️ 경고 ⚠️ :

이번 내용은 정말 어렵고, 복잡한 내용으로 강의 내용만으로 위 내용을 이해 하는 것이 어려울 수 있으며,

이 후 추가 자료 / 수업이 있을 수도 있습니다.

 

이런 경고 문구가 있는 개념이다. 처음듣고 무슨 소린지 이해가 안돼서 멍~ 했었다.

그래도 여러 블로그 및 유튜브를 보며 조금이라도 이해를 했다.

 

 

키워드 

 

• 조건부 확률 ( conditional probability)
• 베이지안 추측의 사용 예시

 

 

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베이즈 정리

오랜만에 보는 계산식을 보고 당황하지 말자! 차근차근 이해해보면 충분히 이해할 수 있는거다.

 

베이즈 정리 : 사전 확률을 바탕으로 사후확률을 얻는 것으로 사후확률은 베이즈 정리로 부터 구할 수 있다.

사후 확률의 계산 = > 베이즈 정리

새로운 정보와 관찰을 근거로 객관적 확률을 업데이트 하는 것이다. 현대에서 베이즈 정리는 인공지능의 의사결정에 매우 강력한 도구로 위력을 발휘하는 중

 

베이즈 정리를 이해하는데 '조건부 확률'도 알아두자!

조건부 확률 'P(A|B)'는 B사건이 일어났을 때 A사건이 일어날 확률이다.  

 

조건부 확률

 

베이즈 정리 

H는 Hypothesis의 약자로써 가설 혹은 ‘어떤 사건이 발생했다는 주장’을 의미한다.

E는 Evidence의 약자로 ‘새로운 정보’를 의미한다

 

P(H)  어떤 사건이 발생했다는 주장에 관한 신뢰도를 의미한다.

P(H|E) 새로운 정보를 받은 후 갱신된 신뢰도를 의미한다.

https://angeloyeo.github.io/2020/01/09/Bayes_rule.html (참고)

↓↓↓참고하면 괜찮은 블로그! 이 분 유튭도 있음 ↓↓↓

angeloyeo.github.io/2020/01/09/Bayes_rule.html

베이즈 정리의 의미 - 공돌이의 수학정리노트

 

 

꼭 기억하고 넘어가야 하는 것

 

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