13. 베이즈 정리

조건부 확률

• 특정 사건 B가 일어난 상황에서 사건 A가 발생할 확률

$$ P(A \cap B) = P(B)P(A|B) $$

 

베이즈 정리

• 조건부확률을 이용하여 정보를 갱신하는 방법

$$ P(A \cap B) = P(B)P(A|B) $$

$$ P(B | A) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)} = P(B)\frac{P(A|B)}{P(A)} $$

 

$A$라는 새로운 정보가 주어졌을 때 $P(B)$가 일어날 확률을 계산하는 것

 

Naver Connect Foundation

 

• 사후확률: 데이터를 관찰한 이후에 측정하는 확률
• 사전확률: 사전에 주어진 확률
• likelihood :  현재 주어진 파라미터에서 이 데이터가 관찰될 확률
• Evidence : 데이터 자체의 분포

 

• 베이즈 정리를 통해, 새로운 데이터가 들어왔을 때, 앞서 계산한 사후확률을 사전확률로 사용하여 갱신된 사후확률을 계산할 수 있다.

 

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부스트캠프 AI Tech 교육 자료를 참고하였습니다.