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베이즈 정리 1

조건부 확률과 베이즈 정리

확률의 기본적인 컨셉을 이해하기 위해 다음 예시를 살펴보자 다음과 같이 빨간색, 파란색 상자 안에 사과(초록색)와 오렌지(주황색)이 들어있다고 가정하자. 여기서 랜덤하게 상자 하나를 골라 임의로 과일 하나를 꺼내고, 어떤 과일인지 확인 후 꺼냈던 상자에 다시 집어 넣는다고 하자. 이를 여러번 반복할 것이다. 이 과정에서 빨간 상자를 고를 확률이 40%, 파란 상자를 고를 확률이 60%이라고 가정하자. 여기서 상자는 바로 확률 변수이다. 상자를 확률 변수 B라고 하면 이 확률 변수 B는 r, b 두 개의 값을 가질 수 있다. 또한 과일의 정체 역시 확률 변수이며, 이를 F라고 지칭하자. 확률 변수 F는 a(사과), o(오렌지) 두 개의 값을 가질 수 있다. 빨간 상자를 고를 확률이 40%, 파란 상자를 고..

Mathematics/probability 2023.01.25
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Xception, 사후 확률, 음원 분리, DeepLab V3+ Xception, kullback leibler, information extraction, self supervised learning, scirex, diffusion 모델, gliner, 앙상블, music source separation, NER, named entity recognition, deberta, DeepLab V3+, 악기 분리, Ensemble, scierc, speaker verification,

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