고양이 두 잔

목차 베르누이 분포와 베타 분포는 켤례 관계다. 아주 당연하고 쉬운 말이지만 어쩐지 와닿지가 않는다. 해서 일부러 글을 따로 파서 설명을 정리해 보겠다. 핵심은 다음과 같다. 베르누이 분포는 데이터를 설명하고, 베타 분포는 그 베르누이 분포의 파라미터에 대한 불확실성을 설명한다. 1. 베르누이 분포: 이진 결과의 모델 베르누이 분포는 결과가 두 가지뿐인 실험을 모델링할 때 사용한다. 예를 들어:동전을 던졌을 때 앞면(1) 또는 뒷면(0)이미지에 얼굴이 있는가(1) vs 없는가(0)픽셀이 128보다 밝은가(1) vs 어두운가(0)확률 변수 $x \in {0, 1}$은 실패(0) 또는 성공(1)을 나타낸다. 이때, 성공이 일어날 확률을 $\lambda$라 하면, 분포는 다음과 같다: $$Pr(x=1)=λ,P..