[Probability] 4. 전확률 공식과 베이즈 정리(law of total probability and Bayes Thm)

이번 글에서는 베이지안 딥러닝에서 기초적으로 쓰이는 베이즈 정리에 대해 알아보도록 하겠습니다. 베이즈 정리는 다음과 같습니다. $P(B_j|A)=\frac{P(B_j \cap A)}{P(A)}$ 분모를 계산할 때, 주어진 사건에 대한 모든 확률을 구해야합니다. 이 확률을 구하는 공식을 전확률 공식이라고 합니다. 위의 그림에서 $P(A)$를 구하기 위해, 각각의 $P(B_i)$가 주어졌을 때, $P(A|B_i)$인 확률을 모두 더해서 구할 수 있다는 것이 전확률 공식 입니다. 수식으로 나타내면 다음과 같습니다. $P(A)=\Sigma_{i=1}^{k}{P(B_i)P(A|B_i)}$ 전확률 공식을 적용하여 베이즈 정리를 나타내면 다음과 같습니다. $P(B_j|A)=\frac{P(B_j \cap A)}{P(A..

2021.07.09