벼랑끝 바이오 매드 컴퓨터 사이언티스트

https://biomadscientist.tistory.com/51 [오일석 기계학습] 2.2 수학 - 확률과 통계 - 베이즈 정리 https://biomadscientist.tistory.com/47 [오일석 기계학습] 2.2 수학 - 확률과 통계 - 곱 규칙과 전확률 규칙 기계학습이 다루는 데이터는 주로 '불확실성'을 가지고있는 실생활로부터 온 데이터들, 따라서 biomadscientist.tistory.com 이전 포스팅에서 베이즈 정리에 대해 공부하였다. 베이즈 정리를 설명하기 위한 문제에서 우리는 재수가 좋게도 모든 상황에 대한 확률을 명확하게 알 수 있었다.(사전확률, 우도, marginal likelihood 등) 그리고 그로부터 쉽게 계산하지 못하는 사후확률을 계산할 수 있었다. 그러나 ..

https://biomadscientist.tistory.com/47 [오일석 기계학습] 2.2 수학 - 확률과 통계 - 곱 규칙과 전확률 규칙 기계학습이 다루는 데이터는 주로 '불확실성'을 가지고있는 실생활로부터 온 데이터들, 따라서 자연스럽게 기계학습 역시 확률과 통계를 잘 활용해야만 좋은 모델을 만들 수 있다. 1. 확률 기초 biomadscientist.tistory.com 이전 포스팅에서 조건부 확률과 결합확률의 곱규칙과 전확률 규칙에 대하여 공부하였다. 이번 포스팅에서는 두 규칙을 이용해 베이즈 정리에 대해 공부해보려 한다. 곱규칙과 전확률 규칙을 이해하지 못한 상태로는 베이즈 정리 이해가 어려울 수 있으니 먼저 이전 포스팅에서 다룬 두 규칙에 대한 이해를 선행한 후에 이 포스팅을 읽기를 추천..