[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 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..
Background/Math 2023. 4. 12. 02:10
오토인코더의 모든 것-3) 도입부의 marginal likelihood에 대하여

해당 내용을 이해하기 위해서는 기초적인 수준의 조건부 확률, 베이지안 룰, 결합확률변수와 주변확률변수에 대한 이해가 있어야합니다. 1. 결합확률 변수에 대한 강의는 아래 김성범교수님의 강의를 보시거나 https://www.youtube.com/watch?v=niob_ZRZeJs 2. KMOOC에서 여인권교수님의 8주차 강좌를 통해서 결합확률변수와 주변확률변수에 대한 선수지식을 습득하시길 바랍니다. http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:SookmyungK+SM_sta_004k+2019_03SM_02/course/ 강좌 | SM_sta_004k | K-MOOC www.kmooc.kr 3. 조건부 확률에 대한 개념이 없다면 주인장의 블로그 글을 참고하시거나 https://biom..
Background/Math 2023. 1. 27. 14:48
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