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Bayesian learning
1.
Bayesian Learning
2.
2 / 26 전통적
통계 vs 베이지언 통계
3.
3 / 26 고전학파
vs 케인즈학파 애덤스미스 산업혁명시기 정부개입 X 케인즈 대공황시기 정부개입 O
4.
4 / 26 전통적
통계 분석
5.
5 / 26 베이즈
정리 𝑃 𝐴 𝐵 = 𝑃 𝐵 𝐴 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵)
6.
6 / 26 조건부
확률 𝑃 𝐴 𝐵 B가 일어났을 때 A가 일어날 확률
7.
7 / 26 벤다이어그램 𝐴
𝐵 𝑃(𝐴)
8.
8 / 26 벤다이어그램 𝐴
𝐵 𝑃(𝐵)
9.
9 / 26 벤다이어그램 𝐴
𝐵 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)
10.
10 / 26 벤다이어그램 𝐴
𝐵 𝑃(𝐴|𝐵)
11.
11 / 26 벤다이어그램 𝑃
𝐴 𝐵 = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) 𝑃(𝐵)
12.
12 / 26 조건부
확률 P 𝐴 ∩ 𝐵 = 𝑃 𝐴 𝐵 𝑃(𝐵) = 𝑃 𝐵 𝐴 𝑃(𝐴) = ×
13.
13 / 26 베이즈
정리 𝑃 𝐴 𝐵 = 𝑃 𝐵 𝐴 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵)
14.
14 / 26 베이즈
정리 𝑃 𝐴 𝐵 = 𝑃 𝐵 𝐴 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) 아는 정보모르는 정보
15.
15 / 26 베이즈
정리 𝑃 𝐴 𝐵 = 𝑃 𝐵 𝐴 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) 사후확률 사전확률
16.
16 / 26 베이즈
정리 𝑃 𝐴 𝐵 = 𝑃 𝐵 𝐴 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) Posterior Prob. Prior Prob. Prior Prob. Likelihood
17.
17 / 26 Probability
vs. Likelihood
18.
18 / 26 Probability
vs. Likelihood
19.
19 / 26 𝑃
𝐴 𝐵 = 𝑃 𝐵 𝐴 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) A B1 B2
20.
20 / 26 𝑃
𝐴 𝐵 = 𝑃 𝐵 𝐴 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) 𝑃 𝐴 𝐵 = 𝑃 𝐵 𝐴 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) 0.35 0.47
21.
21 / 26 MAP
(Maximum a posteriori) max 𝑘 𝑃 ℎ 𝑘 𝐷𝑎𝑡𝑎
22.
22 / 26 ML
(Maximum likelihood) max 𝑘 𝑃 ℎ 𝑘 𝐷 = max 𝑘 𝑃 𝐷 ℎ 𝑘 𝑃(ℎ 𝑘) 𝑃(𝐷) = max 𝑘 𝑃 𝐷 ℎ 𝑘 𝑃(ℎ 𝑘) 𝑃(𝐷) 상수 = max 𝑘 𝑃 𝐷 ℎ 𝑘 𝑃(ℎ 𝑘) likelihood
23.
23 / 26 베이지언과
머신러닝
24.
24 / 26 전통통계
vs 베이지언 불량률 P(x) Data: 100만개 제품 전통통계: 100개 샘플링, 모집단 추정
25.
25 / 26 전통통계
vs 베이지언 불량률 P(x) Data: 100만개 제품 for(i=1; i < 1000000; i++) { sum = sum + isFail( x[i] ) } i i-1
26.
26 / 26 베이지언과
머신러닝 max 𝑘 𝑃 ℎ 𝑘 𝐷𝑎𝑡𝑎
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