3-1주차: 기계학습 기초수학

확률기초 1) 확률변수 EX: 윷 다섯 가지 경우 중 한 값을 갖는 확률변수 x x의 정의역은 {도, 개, 걸, 윷, 모} 2) 확률분포 3) 확률벡터 EX: Iris에서 확률벡터 x는 4차원 c = (c1, c2, c3, c4)' = (꽃받침 길이, 꽃받침 너비1, 꽃잎 길이, 꽃잎 너비)' 4) 간단한 확률실험 장치 주머니에서 번호를 뽑은 다음, 번호에 따라 해당 병에서 공을 뽑고 색을 관찰함 번호를 y, 공의 색을 x라는 확률변수로 표현하면 정의역은 y∈{①,②,③}, x∈{파랑, 하양} 5) 곱 규칙과 합 규칙 ①번 카드를 뽑을 확률은 P(y=①)=P(①)=1/8 카드는 ①번, 공은 하양일 확률은 P(y=①,x=하양)=P(①,하양) <- 결합확률 곱 규칙 합 규칙 베이즈 정리와 기계학습 (중요) 1) 베이즈 정리 "하연 공이 나왔다는 사실만 알고 어느 병에서 나왔는지 모르는데, 어느 병인지 추정하라. 2) 간단한 확률실험 장치에 베이즈 정리를 적용 세 가지 경우에 대해 확률을...

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