Bayesian Network 검색 결과

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Week 7.3 Interpretation of Bayesian Network

Bayesian Network는 Naive Bayes Classifier Function 을 그래픽화 한것이다. 1. 규칙 1) 비순환 ( acyclic) and 방향성있는 graph. 2) Node - 각각의 node는 random variable - Parents 로 부터 영향을 받는 조건부 확률 ( Conditional distribution) 이다. : P(X1|Parents(X1) (위 그림에서 Parent 는 Y , X1, X2는 Node 이다.) 3) Link : Parent 가 Child 에 주는 direct influence 이다. ( Indirect influence 가 있을 수도 있다. 예를 들어 Y의 Parent Z가 있으면 Z는 X 에 indirect influence 이다.) 2..
머신러닝/문일철 교수님 강의 정리 (인공지능및기계학습개론) 2019. 4. 14. 21:44

Week 7.1 Probability Concepts - Bayesian Network

Bayesian Network : 확률 변수간의 관계를 표현한것. [7-1. Probability Concepts] Conditional Probability (조건부 확률 ) : 우리가 가진 정보를 기반으로 앞으로 일어날 것을 예측하는데 관심이 많은것 !! - P( A | B ) : 확률 B가 주어졌을때 확률 A가 일어날 확률. => P(A,B) / P(B) Joint Probability (결합 확률 ) - P( A , B ) : 확률 A , 확률 B가 동시에 일어날 확률. 위의 두 확률 모두 아래 그림의 노란색 영역을 나타내는 방법인데 , P(A|B)의 경우 given B 라는 조건이 붙기때문에 , Conditional Probability 라 불린다. 일반적으로 P(A|B) = P(A 교집합 B)..
머신러닝/문일철 교수님 강의 정리 (인공지능및기계학습개론) 2019. 4. 14. 10:19