Marginal Probability Tag

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...

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,...