핵심 내용
필자의 해석이므로 틀린부분이 있다면 지적해주세요!
-
베이지안 관점의 확률: 기존의 evidence(이미 일어난 단서들, 확률로 표현)와 hypothesis()를 기반으로 미래의 ‘가능성’, 즉 미래의 불확실성을 예측하는 개념이다. (귀납) -> 기존: 특정 사건들에 대한 관측값의 빈도 기반으로 현상을 해석(연역)
-
Evidence: 새로운 정보, 단서
-
Hypothesis(prior, 사전확률): 어떤 사건이 발생했다는 주장
-
posterior(사후 확률): E(새로운 정보)가 들어왔을때 H가 업데이트 되는 확률(이것으로 미래를 예측한다)
-> evidence를 관측하기 전후의 내주장에 대한 신뢰도
베이즈정리의 정의
- 베이즈 정리: 새로운 정보를 토대로 어떤 사건이 발생했다는 주장에 대한 신뢰도(예측할 미래에 대한 가능성)를 갱신해 나가는 방법