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베이즈 확률론

색인 베이즈 확률론

베이즈 확률론(Bayesian probability)은 확률을 '지식 또는 믿음의 정도를 나타내는 양'으로 해석하는 확률론이.

8 처지: 가능도, 베이즈 정리, 베이즈 추론, 기계 학습, 사전 확률, 토머스 베이즈, 확률, 확률론.

가능도

통계학에서, 가능도(可能度) 또는 우도(尤度)는 확률 분포의 모수가, 어떤 확률변수의 표집값과 일관되는 정도를 나타내는 값이.

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베이즈 정리

확률론과 통계학에서, 베이즈 정리()는 두 확률 변수의 사전 확률과 사후 확률 사이의 관계를 나타내는 정리.

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베이즈 추론

베이즈 추론(Bayesian inference)은 통계적 추론의 한 방법으로, 추론 대상의 사전 확률과 추가적인 정보를 통해 해당 대상의 사후 확률을 추론하는 방법이.

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기계 학습

학습(機械學習) 또는 머신 러닝()은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이.

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사전 확률

사전 확률(事前確率)은 특정 사상이 일어나기 전의 확률을 뜻. 또는 경계 확률, 선험적 확률은 베이즈 추론에서 관측자가 관측을 하기 전에 가지고 있는 확률 분포를 의미.

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토머스 베이즈

머스 베이즈(c. 1701–1761)는 잉글랜드의 장로교 목사이.

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확률

확률(確率)은 어떤 사건이 실제로 일어날 것인지 혹은 일어났는지에 대한 지식 혹은 믿음을 표현하는 방법이며 같은 원인에서 특정한 결과가 나타나는 비율을 뜻. 수학에서는 확률론에서 설명하고 있으며 수학, 통계학, 회계, 도박, 과학과 철학에서 어떤 잠재적 사건이 일어날 경우의 가능성과 이 가능성 안에 있는 복잡한 시스템의 구조에 대한 답을 이끌어내기 위해 사용되고 있.

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확률론

주사위를 던져서 얻는 결과는 확률변수로 나타낼 수 있다. 확률론(確率論)은 확률에 대해 연구하는 수학의 한 분야이.

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