너와 나의 스토리

확률질량함수 이산 확률 변수에서 특정 값에 대한 확률을 나타내는 함수 ex) 주사위를 돌렸을 때, i가 나올 확률 => P(1)=1/6 각 확률은 1보다 작거나 같다. 전체 확률의 합은 1 확률밀도함수 확률 변수의 분포를 나타내는 함수 CDF를 미분한 값 $\int_{-∞}^{∞}f(x)dx$=1 p(x1≤X≤x2)=$\int_{x1}^{x2}f(x)dx$ pdf는 확률이 아님. $\frac{질량}{길이}$ 단위이다. 즉, 확률 밀도 함수에서 확률은 f(x)*(구간 길이)로 볼 수 있기 때문에, f(x) 값이 1보다 클 수 있다. 확률은 pdf의 아래 영역이다

Precision: $\frac{tp}{tp+fp}$ Recall: $\frac{tp}{tp+fn}$ tp: 해당 클래스가 맞고, 그 클래스라고 예측하는 경우 fp: 해당 클래스가 아닌데, 맞다고 예측하는 경우 fn: 해당 클래스가 아닌데, 아니라고 예측하는 경우 즉, Precison: 해당 클래스인데 제대로 예측한 경우/ 맞든 틀리든 해당 클래스라고 예측한 경우 Recall: 해당 클래스인데 제대로 예측한 경우/ 해당 클래스일 때 예측한 경우 [사진 출처] Cat precison: 4/(4+6+3) recall: 4/(4+1+1) Fish precison: 2/(1+2+0) recall: 2/(6+2+2) Hen precison: 6/(1+2+6) recall: 6/(3+0+6)

연어와 농어를 길이와 밝기로 구분한다고 해보자 경계선을 기준으로 길이가 11cm 보다 작으면 연어, 크면 농어라고 할 때, 오차는 왼쪽에서는 빨간선(농어) 아래 너비와 같다. prior 정보만 가지고 결정 만약 P(w1) > P(w2)이면 w1 결정 class-conditional(=likelihood) 정보 사용 P(x|w1)과 P(x|w2)는 연어와 농어의 개체군 사이의 밝기 차이를 설명한다. P(x|w1) 뜻: 물고기 종류가 w1일 때, 밝기가 x일 확률 Posterior, likelihood, evidence prior probability: P(w) -> 데이터 자체의 분포 Likelihood probability: P(x|w) -> 데이터로 구할 수 있음 Posterior probability..