728x90 사후확률1 [확률/통계] 2-1. 베이지안 결정 이론 + ppt, 연습문제 (패턴인식 - 오일석) Intro 사람은 무언가를 인식할 때 가능성을 따집니다. 판단이 확실하지 않으면 가장 그럴듯한 쪽으로 인식합니다. 따라서 패턴 인식 시스템도 이 법칙을 따르지 않을 수 없습니다. 하지만 기계와 사람은 다릅니다. 사람은 판단에 느낌을 동원하지만 컴퓨터는 그럴 수 없습니다. 프로그래밍을 위해서는 수학이 필요합니다. 위 그림은 10개 숫자를 분류하는 예제입니다. 입력 패턴으로부터 특징 벡터 x를 추출하고 그것이 wi일 확률 P(wi | x)를 구합니다. 그리고 가장 큰 확률을 가진 부류로 분류합니다. 더 구체적으로 사후 확률 P(wi | x)를 구하는 방법을 이제 설명합니다. 2.1 확률과 통계 2.1.1 확률 기초 주사위 주사위를 던졌을 때 3이 나올 확률 P(X=3) = 1/6 은 간단한 예제입니다. 이때.. 2023. 1. 11. 이전 1 다음 728x90 반응형
