확률이란
어떤 사건이 일어날 것인지 혹은 일어났는지에 대한 지식 혹은 믿음을 표현하는 방법입니다.
만약에 A가 일어날 확률은 다음과 같이 표기할 수 있습니다. P(A)
확률실험
- 실험의 결과는 미리 알 수 없다.
- 실험에서 일어날 수 있는 모든 결과는 사전에 알려져 있다.
- 이론적으로는 실험을 반복할 수 있다.
확률시험 예제
- 두 동전을 던지는 시행. (앞,뒤) 쌍으로 결과를 표시
- 표본 공간(Sample space) : {(앞,앞),(앞,뒤),(뒤,앞),(뒤,뒤)}
- 근원 사건(Sample outcome) : (앞,앞),(앞,뒤),(뒤,앞),(뒤,뒤)
- 사건(Event) : 앞면이 한 번이라도 나오는 사건 = {(앞,앞),(앞,뒤),(뒤,앞)}
조건부 확률
조건부 확률이란 주어진 사건이 일어났다는 가정하에 다른 한 사건이 일어날 확률을 뜻합니다. 원래의 확률 함수를 Pr라고 할 때, 사건 B가 일어났다는 가정 하에 사건 A가 일어날 조건부 확률은 Pr(A|B)로 표기합니다.
이러한 조건부 확률을 구하는 방법은 다음과 같습니다.
조건부 확률 예시
- 1~10까지 적힌 10가지 카드를 뽑았는데 5보다 큰 수가 나왔을 때 그 수가 짝수일 확률
→ P(A|B) = P({6,8,10}) / P({6,7,8,9,10}) = 3/5
참고 자료
www.youtube.com/watch?v=foa-OJXwjnY&list=PLwvr-xPygMX9TaQFW3C1UGEuD0zJF7pCk&index=69
'Data·AI > 관련자료' 카테고리의 다른 글
다층 퍼셉트론(MLP) (0) | 2021.04.28 |
---|---|
퍼셉트론(Perceptron)이란 (0) | 2021.04.27 |
머신러닝 개요 (0) | 2020.09.01 |
데이터 모델링 및 데이터 탐색 (0) | 2020.08.17 |
다양한 공공데이터 포털 (0) | 2020.08.12 |
댓글