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결합 확률 1

Probability Theory

확률에는 두 가지 기본 법칙이 존재한다. 먼저 식을 한번 살펴보자. 하나는 합의 법칙이며, 다른 하나는 곱의 법칙이다. 위의 수식이 합의 법칙, 밑의 수식이 곱의 법칙이다. 예제 그림을 한번 살펴보자. 먼저 확률 변수 X,Y가 존재하며 X는 i의 값을 Y는 j의 값을 선택할 수 있다. X,Y 각각에서 표본을 추출 시도의 수는 N이며 X = xi, Y = yi일때의 시도는 nij라 표현한다. 그리고 Y와 상관없이 X = xi일 경우를 ci, X와 상관없이 Y = yi일 경우를 rj라 표현한다. X가 xi Y가 yi일 확률을 결합 확률(joint probability)라 말하며 밑의 식과 같다. 간단한 식이지만, 해석해보면 이 결합 확률은 N번 시행하였을 경우, nij가 나타날 확률이다. Y값과 상관없이 x..

PRML/Chapter 1. Introduction 2022.09.11
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Sum product Algorithm, 관측, 그래프, Markov Chain, Max Sum Algorithm, 노이즈, 컨벡스 최적화, Markov, kalman filter, junction tree, Bayesian Network, 확률, 칼만 필터, Potential Function, Factor Graph, PRML, Chain Graph, Belief Propagation, Bipartite Graph, 베이즈 필터,

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