Notice
Recent Posts
Recent Comments
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
28 | 29 | 30 |
Tags
- 산업공학
- 배반사건
- NP-Hard
- 확률과 통계
- Metaheuristic
- 휴리스틱
- 확률
- 학습이론
- Traveling salesman problem
- 알고리즘
- 확률과통계
- 독립사건
- 딥러닝
- 너비우선탐색
- genetic algorithm
- BOJ
- 확률공리
- 통계
- 컴퓨터공학
- 머신러닝
- routing problem
- 유전알고리즘
- 백준
- 최적화
- 조건부확률
- BFS
- 베이즈 정리
- Hoeffding's Inequality
Archives
- Today
- Total
목록확률과통계 (1)
SU Library
통계이론 - 조건부확률 1
다시 통계공부를 시작해서 오늘은 통계 기초에 대해 포스팅하려고 합니다.머신러닝과 딥러닝에서는 베이즈 이론이 상당히 많은 부분을 차지하므로, 이를 다시 공부하는 것에 포커스를 맞추려고 합니다. 이를 이해하기 위한 기초적인 개념에 대해 포스팅하겠습니다. 확률공리 어떤 사건 A가 발생할 확률은 0보다 같거나 큽니다. $$P(A) \geq 0$$ 모든 표본공간(사건이 발생하는 모든 경우를 모아놓은 공간) S에 대한 확률의 값은 1입니다. $$P(S)=1, S =\{A_1, A_2,A_3, \dots, A_n\}, $$ 표본공간 S에 정의된 사건열에 대해 겹치지 않으면(mutual exclusive), 다음이 성립합니다.$$P(\cup_{i=1}^{\infty}A_i)= \sum_{i=1}^{\infty}P(A_..
수학/확률
2023. 5. 25. 05:20