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베이즈 정리2

베이즈 정리의 실생활 예시 알아보기 베이즈 정리(Bayes' Theorem)는 확률론과 통계학에서 조건부 확률을 계산하는 핵심적인 도구입니다. 이 정리는 새로운 정보를 반영하여 사건의 확률을 업데이트하는 방법을 제공합니다. 머신러닝, 의료 진단, 금융 분석, 마케팅 전략 등 다양한 분야에서 실질적인 문제 해결에 사용됩니다. 본 글에서는 베이즈 정리의 정의와 수학적 개념, 그리고 실생활에서의 구체적인 활용 사례를 예제를 통해 이해할 수 있도록 설명합니다.베이즈 정리란?베이즈 정리는 사건 A가 주어진 상황에서 다른 사건 B가 발생할 조건부 확률을 계산하는 방법입니다. 다음과 같은 수식으로 정의됩니다.베이즈 정리 공식P(A|B)=P(B|A)P(A)P(B)P(A|B): 사건 B가 발.. 2025. 2. 28.
베이즈 정리와 머신러닝에서의 활용법 베이즈 정리(Bayes' Theorem)는 확률론과 통계학에서 조건부 확률을 계산하는 핵심적인 수학적 도구입니다. 이 정리는 과거의 정보(사전 확률)를 업데이트하여 새로운 정보(사후 확률)를 계산하는 데 사용됩니다. 머신러닝에서는 특히 분류 문제, 스팸 필터링, 의료 진단, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 베이즈 정리가 중요한 역할을 합니다. 본 글에서는 베이즈 정리의 정의, 수학적 유도, 머신러닝에서의 활용 방법과 실제 예제를 통해 베이즈 정리를 심도 있게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다.베이즈 정리란?베이즈 정리는 사건 A가 발생했을 때, 사건 B가 발생할 확률을 계산하는 방법을 제공합니다. 조건부 확률의 개념을 기반으로 하며 다음과 같이 표현됩니다.베이즈 정리 공식$$ P(A|B) =.. 2025. 2. 28.
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