반응형 베이시안2 Binary Variables 우선 가장 간단한 형태의 식으로 부터 논의를 시작한다. 베르누이 분포 (Bernoulli Distribution) 랜덤 변수 $x$ 가 $ x \in { 0,1 }$ 인 상황(즉, 취할 수 있는 값이 단 2개)에서의 확률 분포를 살펴본다. 가장 간단한 경우가 바로 동전 던지기 예제인데, 동전을 던저 앞면이 나오면 $ x=1 $ , 뒷면이 나오면 $x=0 $ 이다. 이 때 이 동전의 앞,뒷면이 나올 확률이 서로 동일하지 않다고 하면 앞면이 나올 확률은 다음과 같이 정의할 수 있다. $$p(x=1\;|\;\mu)=\mu \qquad{(2.1)}$$ 여기서 $ 0 \le \mu \le 1 $ 이다. ( 이 때 $\mu $ 는 앞면이 나올 확률) $ x=0 $ 인 경우도 생각해야 하는데 확률식이므로 그리 어렵지.. 2021. 7. 20. Bayes Rule Intro... Bayes Rule은 어떤 값을 예측하기 위한 수단으로서 여러 분야에서 널리 사용되는 개념으로 통계학을 공부한 사람이라면 대부분 들어보셨을 만한 유명한 정리이다. 이번 포스트에서는 이 Bayes Rule에 대해 간단히 살펴보고, 수식의 Notation들이 각각 무엇을 의미하는지 알아보도록 한다. Bayes Rule을 설명하기 위해 농어(Sea Bass)와 연어(Salmon)를 구분하는 문제를 예로 많이 든다. 먼저 농어와 연어를 구별하기 위해서 우리가 할 일은 간단하다. 낚시를 통해 건져 올린 물고기를 보고 농어인지 연어인지 맞추기만 하면 된다. 이 때 우리는 물고기를 분류하는 기준세워야 하는데 피부의 밝기로 구분해보자. 즉 우리가 물고기의 피부 밝기 정보를 이용해서 그 물고기가 농어인지.. 2021. 5. 27. 이전 1 다음 반응형
