머신러닝을 위한 통계학1/수업 필기

머신 러닝을 위한 통계학 필기 (6)

코딩입문시작 2024. 4. 18. 20:29

[ 중간고사 공지 ]

  • 시험범위 : Chap 4까지 
  • 이론 20% R로 푸는 문제 80% 
  • 이론문제 ex) 척도 , 평균이 무엇인지 
  • 평균과 분산 등, 통계량을 구하는 문제
  • R로 조건부확률, 베이즈 정리 관련 문제 풀기
  • R로 데이터 시각화 (막대 그래프, 상자그림, 히스토그램, 산점도)
  • 시험시간은 1시간, 답안지는 한글 파일로 작성, R코드는 txt 파일로 작성
  • 4/22 14:00 시험시작 

 


 

조건부 확률 VS 베이즈 정리

참고 : https://statisticsplaybook.tistory.com/30

 

[CONNIE'S] 베이즈 정리(Bayes' rule) 완벽히 정리하기

오늘은 조건부 확률의 개념과 베이즈 정리에 대한 글을 써보려 합니다. 베이즈 정리는 사전 확률과 사후 확률의 관계를 조건부 확률의 개념을 통해 풀어낸 정리입니다. 기존에 베이즈 정리에 대

statisticsplaybook.tistory.com

조건부 확률

  • 주어진 사건이 일어났다는 가정 하에 다른 한 사건이 일어날 확률을 뜻한다. 원래의 확률 함수는 P라 할 때, 사건 B가 일어났다는 가정 하에 사건 A가 일어날 조건부 확률은 P(A|B) 로 표기한다. 쉽게 생각하면 A가 일어나고 B가 일어났는데 B가 일어났다는 가정 하에 이므로 표본이 축소된 것이다! 

베이즈 정리

  • 베이즈 정리란 두 사건 A와 B가 주어졌을 때, 조건부 확률과 각각의 확률 정보를 사용하여 순서가 뒤바뀐 조건부 확률을 쉽게 구할 수 있는 정리이다.