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Contents 본 글은 스탠포드 강의 중 확률론 110 강의에서 언급된 내용 및 용어를 정리하고 있다. 확률과 셈의 원리 (Probability and Counting) 확률론은 유전학, 물리학, 계량 경제학, 인공지능 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 확률은 불확실성(uncertainty)을 계량화하는 것을 가능하게 해준다. Multiplication Rule 발생 가능한 경우의 수가 $n_1, n_2, ... , n_r$가지인 1, 2, 3, ..., r 번의 시행에서 발생 가능한 모든 경우의 수는 $n_1 \times n_2 \times \\ \cdots \\ \times n_r$이다. Binomial Coefficient $\begin{pmatrix} n \\ k \end{pmatrix} =..

본 자료는 edwith 최성준님이 강의하신 Bayesian Deep Learning 강의를 참고하였다. 핵심 키워드 $Probability$, $Sample\ space$, $Random\ experiment$, $Probability\ mass\ function$, $Bayes' Theorem$, $Expectation$ Probability 공정한 주사위 게임을 예로 들어보자. $\sigma$-field 는 power set이 될 것이고, subset은 $A$가 될 것이다. 여기서 주사위가 1이 나올 확률은 얼마인지 정의할 수 있어야 하고, 1이 나오거나 6이 나올 확률, 주사위가 1~5 사이에 하나가 나올 확률이 얼마인가에 대해서 정의할 수 있어야한다. 모든 가능한 조합을 표현할 수 있어야 하기 때..

본 자료는 edwith 최성준님이 강의하신 Bayesian Deep Learning 강의를 참고하였다. 핵심 키워드 $Measure theory$, $Measure$ , $Set\ function$, $Sigma\ field$, $Measurable\ space$ Measure Theory ($e.g.$ 몸무게, 나이 등 ) set function : a function assigning a number of a set ( $e.g.$ cardinality , length , area ) $set$을 2차원 공간이라고 친다면, 그 공간 사이에서 원을 그렸을 경우 원 안의 면적을 재는 것. $\sigma$-field $\mathcal{B}$ : a collection of subsetsof $U$ such..