고양이 두 잔

목차 이 챕터에서는 확률론의 핵심 개념을 간략히 정리한다. 개념의 수는 많지 않으며, 각각을 개별적으로 보면 비교적 단순하다. 그러나 이 개념들이 결합되면 불확실성을 기술하는 강력한 언어가 된다. 2.1 확률 변수 확률 변수 $x$는 불확실한 양을 나타낸다. 이는 동전을 던지는 실험의 결과처럼 특정 실험의 결과일 수도 있고, 온도 측정과 같이 변동하는 물리적 속성을 측정한 값일 수도 있다. 동일한 실험을 여러 번 반복하여 $\{x_i\}^{I}_{i=1}$와 같은 관측값을 얻으면, 각 시행에서 서로 다른 값이 나올 수 있다.  그러나 특정 값이 더 자주 나타날 수도 있다. 이러한 정보를 확률 분포 $Pr(x)$가 표현한다. 확률 변수는 이산형(discrete) 또는 연속형(continuous) 일 수 있..

목차 베이즈 정리? 베이즈 정리란, 나무위키에 따르면 다음과 같은 정의를 가지고 있다. 어떤 사건이 서로 배반하는 원인 둘에 의해 일어난다고 할 때, 실제 사건이 일어난 후 그것이 두 원인 중 하나일 확률을 구하는 정리. 이를 좀 더 일반화하면 다음과 같은 정의가 가능하다: 어떤 사건 $x$가 발생했을 때, 이 사건을 설명할 수 있는 여러 가능한 원인들 $y_1, y_2, ..., y_n$중에서어느 원인이 실제로 발생했을 가능성이 가장 높은가? 에 대한 확률적 답변을 제공하는 정리 즉, 베이즈 정리는 관측 결과(result)를 통해 가능한 원인(cause)의 확률을 계산하는 도구이다.  이는 사건이 일어난 이후, 그 사건이 어떤 원인에 의해 발생했는지를 추론하는 과정이다. 수학적 표현 베이즈 정리는 아래..