Week 7.2 Probability Theorems - Bayesian Network
1. Law of Total probability (전체 확률의 법칙) 위의 식을 좀더 풀어쓰면 P(A)=P(A,B1)+P(A,B2)+…+P(A,Bn) 이다. 조건 : 각각의 확률 Bn 은 random variable 이다. 의미 : 확률 A를 각각의 확률 Bn과의 교집합의 합으로 나타낼수 있다. (아래 그림 참조) 예시) 확률 a, b 가 binary event 라 가정. ∑P(a,b) = P(a, b=True) + P(a , b = False) = P(a) Parameter 를 좀더 확장해서 생각해보자. P(a,b,c,d) 의 joint distribution 이 있다고 가정하고 P(b)에 대해 summing out 하면 아래와 같이 나타낼수 있다. 또한 특정 Conditonal probability..
