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베이즈 정리와 사전/사후 확률 베이즈 정리는 기존의 사전 확률을 새로운 증거를 바탕으로 갱신하여 사후 확률을 계산하는 방법을 제공→ 통계적 추론, 머신러닝, 의학적 진단 등 다양한 분야에서 활용 베이즈 정리P(A|B) = P(B|A) * P(A) / {P(B) 사전 확률 (Prior Probability, (P(A))): 새로운 정보를 얻기 전 특정 사건 (A) 가 발생할 확률우도 (Likelihood, (P(B|A))): 사건 (A) 가 발생했을 때 증거 (B) 가 나타날 확률사후 확률 (Posterior Probability, (P(A|B))): 증거 (B) 가 주어졌을 때 사건 (A) 가 발생할 확률증거 (Evidence, (P(B))): 증거 (B) 가 발생할 전체 확률 활용 사례조건부 확률 계산..

금요일 !행복 !발렌타인데이 기념으로 하겐다즈 아이스크림케이크 때려버림 초코 조아. 쿠키랑 이브는 고양이로 태어나서 초코를 못먹는게 아쉬울 따름이다... 오늘 느낀점은내가 똑같은 말과 행동을 해도 좋게 봐주는 사람은 한없이 좋게만 봐주고, 나쁘게 보는 사람은 한없이 나쁘게만 본다는거다.나는 좋은것만 보는 사람이 되고싶다.04:30 취침 08:50 기상ㄴ요가ㄴ샤워기분은 좋다.물은 한컵 마신듯

통계적 추론과 가설 검증 머신러닝 및 딥러닝 모델 평가에서 정확한 데이터 분석과 실험 결과 해석을 가능하게 하는 필수적인 도구 표본 분포와 중심극한정리 표본 분포(sample distribution) 표본 통계량(예: 표본 평균)의 분포중심극한정리(Central Limit Theorem, CLT)에 따르면 표본 크기가 충분히 크면 표본 평균의 분포는 정규분포에 근사하게 됨  표본 평균의 분포 N(μ, σ²/n) μ : 모평균 (population mean)σ² : 모분산 (population variance)n : 표본 크기 (sample size) 표준 오차(Standard Error, SE) 표본 통계량의 표준편차→ 추정의 정확도를 나타냄  적용신뢰구간 추청가설 검정부트스트랩 방법 적용분석표본 크기 ..