베이즈 #베이지안 #정리 #bayes #theorem1 Bayes’ theorem (베이즈 정리) 사후확률은 아래와 같이, 베이즈 정리로 근사할 수 있다. $P(x|z) = \frac{P(z|x) \times P(x)}{P(z)}$ $P(x|z) \propto P(z|x) \times P(x) $ $P(posterior) \propto likelihood \times P(prior)$ 가능도 (likelihood) : $p(z|x)$ 어떤 모델에서 해당 데이터(관측값)이 나올 확률 사전확률 (prior probability) : $p(x)$ 관측자가 관측을 하기 전에 시스템 또는 모델에 대해 가지고 있는 선험적 확률. 예를 들어, 남여의 구성비를 나타내는 p(남자), p(여자) 등이 사전확률에 해당한다. 사후확률 (posterior probability) : $p(x|z)$ 사건이 발생한 후(관측이 .. 2024. 4. 2. 이전 1 다음
