딥러닝 공부방

고려대학교 김성범 교수님의 확률/통계 강의와 교재 'Sheldon Ross, A First Course in Probability (10th edition)' 를 공부하고 정리한 내용입니다. 김성범 교수님의 확률 강의는 정말 명강의라고 생각합니다! 확률론에 관심있으신 분은 유튜브 강의를 시청해보시는 것을 추천드리겠습니다. 베이즈 룰(Bayes' Rule) 베이즈 룰은 이전 포스팅에서 공부했던 조건부 확률을 응용한 문제입니다. 베이즈 룰이 무엇인지 알아보도록 하겠습니다. $A_1, A_2, A_3$을 표본 공간 S의 부분 집합이고, 이들은 상호 배타라고 해보겠습니다. 그리고 사건 B가 다음과 같다고 가정하겠습니다. 표본 공간 S를 3개의 상호 배타적 집합으로 나눈 것입니다. 이때 사건 B에 관심이 있을 때..

(통계학-기본개념과 원리, 여인권)을 바탕으로 제작하였습니다. (k-mooc 통계학의 이해1, 여인권)을 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 조건부 확률의 주요 이론인 베이즈 정리에 대해 알아보고 베이즈 정리와 관련된 다양한 응용문제를 다루어보겠습니다. 1. 베이즈 정리 - Bayes' theorem 베이즈 정리는 조건부확률을 이용하여 계산하는 이론입니다. 식은 다음과 같습니다. 조건부 확률의 두 가지 응용식을 이용했습니다. 이제 베이즈 정리에 대해 알아보도록 하겠습니다. 베이즈 정리는 원인과 결과 형태의 문제에서 결과에 대한 원인 분석을 가능하게 합니다! 조건부확률 $P(B \mid A)$는 순서적으로 볼 때, 대부분 사건 $A$가 먼저 발생하고 $B$가 이어 발생하는 상황으로 $A$는 원인, ..