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Contents 조건부 확률(Conditional Probability) 본 강의에서는 조건부 확률(Conditional Probability)에 대해서 알아보고, 조건부 확률에서 나오는 용어들이 어떤 것들이 있는지, 이 용어들의 정의에 대해서 알아본다. Independent 독립은 조건부 확률을 다루기 위해서는 필수적으로 알아야될 개념이다. 확률에서 나오는 독립은 일반적으로 생각하는 독립과는 다를 수 있다. 일반적으로 다루는 독립은 완전히 독립적으로 떨어져 있는 것을 의미하지만, 여기에서 나오는 독립은 조금 다른 개념이다. 두 사건 A, B가 있다고 하자. 이때 다음과 같을 때 이를 독립이라고 한다. $$P(A\cap B)=P(A)P(B)$$ 우리는 이전 글에서 서로소(disjoint)에 대해..

베이즈 규칙을 알아보기 전 우리가 기본적으로 알아야할 개념들부터 짚고 넘어가자. 우리는 일반적으로 확률을 지칭할 때 $p(A)$형태로 표현을 한다. 이 확률값은 $0\le p(A)\le 1$의 값을 지녀야한다. 그리고 결합확률(Joint Probability)은 일반적으로 $p(A\cap B)orp(AB)$ 로 표기하며 일부 책에서는 $A\to B$라고 표기하기도 한다. 여기에서는 일반적으로 표기하는 방법을 사용할 것이다. 결합 확률과 독립 확률에서의 독립이라는 개념은 두 값이 떨어져있다라는 개념으로 받아들이면 큰 문제가 생긴다. 확률에서의 독립이란, 두 사건 사이에 아무런 연관성이 없다는 뜻이며 사건 A가 일어나는 것과 사건 B가 일어나는 것이 서로 관련이 없다는 뜻이다..

본 자료는 edwith 최성준님이 강의하신 Bayesian Deep Learning 강의를 참고하였다. 핵심 키워드 $Settheory,Set,Element,Cardinality,Countable,Function,Mapping$ Set theory $set$ / $element$ / $subset$ / $universalset$ / $setoperations$ 대학교로 예를 들자면, $set$은 대학교를 지칭하고, 교수님, 자연계열 학생, 공대생 등등 그러면 $element$는 각 사람들에 해당하는 것이 될 것이고, $subset$은 수학과, 기계공학과 등 학과별 집합이 된다. $universalset$은 학교 내에 포함되는 모든 사람이라 볼 수 있다. $set\ o..