ML/DL을 위한 필수 확률과 통계 개념 익히기 📈

확률과 통계(aka. 확통)기초 공부를 시작하기 전에 몇가지 중요 개념을 반드시 이해하고 넘어간다면 조금 수월합니다. 무턱대고 외웠더니 나중에 개념들이 꼬여 다시 기초부터 배워야 하는 순간이 찾아옵니다.... 🥲(그게 바로 나..;;)그래서 확률/통계 시리즈를 찬찬히

변수는 말그대로 "변하는 수"를 말하죠. 그렇다면 확률변수는 무엇을 일까요? 확률변수란 영어로 random variable로 무작위로 시험했을 때 각 경우의 결과를 수치적으로 나타낸 변수를 의미합니다. 사전적 정의로 이해하기 어려우니 예시를 들어 설명해보도록 할께요!

개념어떤 일을 1번 시행할때 일어날 확률 p, 일어나질 않을 확률 q라고 정의함 하지만 이때, 시행마다 일어날 확률은 항상 일정해야 함 표현 B(n,p) = B(시행횟수, 성공할 확률) 공식 이항분포의 기댓값 $E(X) = np$이항분포의 분포$V(X) = npq$이

표현 N(m,\\sigma ^2) = N(평균, 분산) 확률변수 X가 정규 분포 $N(30, 4^2)$을 따를 때, 다음 표준정규분포표을 이용하여 $P(22 \\leq X \\leq 42)$를 구하시오.문제풀이x축 22부터 42까지의 색칠된 넓이를 구하면 이는 확률을

베이즈 정리를 사용하는 이유구하기 어려운 확률을 쉬운 확률을 사용하여 구하기 위함베이즈 정리 공식$P(A|B) = \\frac{P(B|A)\\times P(A)}{P(B)}$$P(A|B) = \\frac{P(B|A)\\times P(A)}{P(B|A)P(A)+P(B|A

확률변수 기댓값 공식$\\mu = E(X) = \\sum\_{x_i} x_iP(X=x_i)$확률변수 기댓값 예시기대값 공식에 수치를 대입해 보자! $\\mu = E(X) = \\sum\_{x_i} x_iP(X=x_i)$ $=x_1P(X=x_1)+x_2P(X=x_2)

확률변수 산포도 공식 \-$\\sigma^2 = Var(X) = E((X-\\mu)^2)$= $E(X^2) -|E(x)|^2$ 확률변수 표준편차 $\\sigma = \\sqrt Var(X)$ 평균으로부터 결과값이 얼마나 다른지 나타내는 것은같으나, 확률변수와 같은