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;Bayes' theorem
;Bayes' theorem
;사건 A와 B가 있을 때 B가 일어날 것을 전제로 한 A의 조건부 확률 P(A|B)
;사건 A와 B가 있을 때 B가 일어날 것을 전제로 한 A의 조건부 확률 P(A|B)
* 사전(prior) 확률과 사후(posterior) 확률 사이의 관계를 조건부 확률을 이용해서 계산하는 확률 이론


P(A|B) = P(A)P(B|A)/P(B) = P(A∩B)/P(B)
P(A|B) = P(A)P(B|A)/P(B) = P(A∩B)/P(B)
* P(A|B): 사후확률, 사건 B로 인하여 A가 일어날 확률
* P(A): '''사전확률''', A일 확률
* P(A): 사전확률, 사전 B를 알기 전 확률
* P(B|A): '''조건부 확률''', 사건 A로 인해 B가 일어날 확률
* P(B|A): 사건 A로 인해 B가 일어날 확률
* P(A|B): '''사후확률''', 사건 B로 인하여 A가 일어날 확률
* P(B): 증거
* P(B): 증거
== 활용 ==
* 실제생활에서는 사후 확률만 알고 있는 경우가 많음
* 사전 확률과 사휴 확률 사이의 관계를 '''조건부 확률'''을 이용해서 계산하는 확률 이론
== 예제 ==
=== 예제 문제1 ==

Revision as of 00:48, 3 December 2019

분류:인공지능

Bayes' theorem
사건 A와 B가 있을 때 B가 일어날 것을 전제로 한 A의 조건부 확률 P(A|B)
  • 사전(prior) 확률과 사후(posterior) 확률 사이의 관계를 조건부 확률을 이용해서 계산하는 확률 이론

P(A|B) = P(A)P(B|A)/P(B) = P(A∩B)/P(B)

  • P(A): 사전확률, A일 확률
  • P(B|A): 조건부 확률, 사건 A로 인해 B가 일어날 확률
  • P(A|B): 사후확률, 사건 B로 인하여 A가 일어날 확률
  • P(B): 증거

활용

  • 실제생활에서는 사후 확률만 알고 있는 경우가 많음
  • 사전 확률과 사휴 확률 사이의 관계를 조건부 확률을 이용해서 계산하는 확률 이론

예제

= 예제 문제1