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목록확률이론 (1)
Data Analysis for Investment & Control
Probability Theory, 확률 이론
인공지능 분야에서 불확실성은 중요한 개념 중 하나이다. 데이터가 충분하지 못하거나 노이즈가 포함된 체로 데이터 처리를 해야할 경우가 많기 때문에 이를 가능하면 정확하고 정량적으로 표현을 해야하기 때문이다. 확률 이론은 이를 위한 수학적인 툴을 제공한다. 표현 방식은 다음과 같이 쓸 수 있다. 어떤 사건 X가 발생할 확률을 의미한다. X가 발생할 가능성이 전혀 없다면 0, 모든 케이스에 대해 발생한다면 1이 된다. 동전을 100번 던졌을 때 앞면이 나오는 경우가 53번이었다면 p(X=앞면) = 0.53이 된다. 조건부 확률, Conditional Probability 어떤 일이 발생할 확률이 두 가지 이상의 종류로 구분지어지는 경우를 알아보자. (조건부 확률에 대한 적당한 예제 - 동전과 주사위를 동시에 ..
MachineLearning/Probability
2018. 11. 25. 17:14