Conditional Probability Tag

확률 계산은 직관적이지 않습니다.우리의 두뇌는 문제를 생각하고 확률을 올바르게 계산하는 대신 지름길을 택하고 잘못된 답을 얻는 데 너무 열심입니다.응용 확률의 고전적인 문제를 해결하는 것이 문제를 명확하게 하고 직관을 개발하는 데 유용할 수 있습니다. 생일 문제, 남자 또는 여자 문제, 몬티 홀 문제와 같은 이러한 문제는 올바른 해결책에 도달하기 위해 주변 확률, 조건부 확률 및 결합 확률의 규칙을 신중하게 적용해야 한다는 것을 보여줍니다.이 게시물에서는 고전적인 사고...

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단일 확률 변수에 대한 확률은 간단하지만 두 개 이상의 변수를 고려할 때 복잡해질 수 있습니다.우리는 다음과 같은 확률에 대해 관심을 갖게 될 수 있습니다. 결합 확률 : 두 개의 동시 사건에 대한 확률조건부 확률 : 다른 사건의 발생을 감안할 때 한 사건의 확률주변 확률 : 다른 변수에 관계없이 일어나는 사건의 확률 이러한 유형의 확률은 정의하기 쉽지만 직관적으로 이해하는 데는 시간이 걸리므로 실제 작업된 사례를 들여다볼 필요가 있습니다.이 튜토리얼에서는...

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확률은 확률 변수 결과의 불확실성을 정량화합니다.단일 변수에 대한 확률을 이해하고 계산하는 것은 비교적 쉽습니다. 그럼에도 불구하고 머신러닝에는 종종 복잡하고 알려지지 않은 방식으로 상호 작용하는 많은 확률 변수가 있습니다.여러 확률 변수에 대한 확률을 정량화하는 데 사용할 수 있는 특정 기술(예: 결합 확률, 한계 확률 및 조건부 확률)이 있습니다. 이러한 기술은 예측 모델을 데이터에 적용하는 것의 확률론적 이해를 위한 기초를 제공합니다.이 게시물에서는 다중 확률 변수에 대한 결합,...

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