베이지안 확률론

• 특히 새로운 증거나 정보가 주어졌을 때 이전에 가지고 있던 믿음(사전 확률)을 어떻게 업데이트해야 하는지(사후 확률)를 다룹니다.

기본 원리

• 베이지안 확률론의 핵심은 '사전 확률'과 '사후 확률' 사이의 관계를 설명하는 베이즈 정리에 있습니다. 여기서,

• 사전 확률(Prior probability): 새로운 증거를 고려하기 전에 어떤 가설에 대해 가지고 있는 초기 확률

• 사후 확률(Posterior probability): 새로운 증거나 정보를 고려한 후에 그 가설의 확률을 업데이트한 것

베이즈 정리

• 가설: H
• 증거: E