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머신러닝::베이지안 추론(Bayesian Inference)

베이지안 추론은 통계적 추론 방법 중 하나로, 사전 확률과 관측된 데이터를 결합하여 사후 확률을 계산합니다. 이 방법은 불확실성을 다루는 데 유용하며, 머신러닝 모델의 파라미터 추정, 분류, 예측 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 글에서는 베이지안 추론의 기본 개념과 활용 사례를 살펴봅니다.🤔 베이지안 추론이란?베이지안 추론은 베이즈 정리(Bayes' theorem)에 기반한 통계적 추론 방법입니다. 베이즈 정리는 다음과 같이 표현됩니다.P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B)여기서 각 항은 다음과 같은 의미를 가집니다.P(A|B): 사후 확률(posterior probability). B가 주어졌을 때 A가 발생할 확률.P(B|A): 가능도(likelihood). A가 주어졌을 때 ..
머신러닝 2025. 4. 14. 07:55
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