불확실성 추론
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작성일 22-11-03 08:40
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3.1 베이즈 규칙(Thomas Bayes rule)
,의약보건,레포트
다.
홍역과 홍반에 대하여 두 개의 표본공간을 정이하자.
：홍역 걸림, 홍역 안 걸림, ：홍반있음 , 홍반 없음
다음 확률을 알고 있다아
Pr=0.4, Pr=0.7, Pr=0.6
베이즈 규칙을 이용하여 Pr를 구할 수 있다아
Pr=
예)블록들기
B=배터기 충전완료, M=팔이 움직임, L=블록을 들수있음, G=계기가 배터기가 충전됨을 알려줌
연쇄법칙을 사용해서 얻은 식
부모를 가지고있지 않은노드의 선험적확률 P(L)=0.7
●L
P(B)=0.95
●B P(M|B,L)=0.9
P(M|B,￢L)=0.05
G● ●M P(M|￢B,L)=0/0
P(G|B)=0.95 P(M|￢B,￢L)=0/0
P(G|￢B)=0.1
각자식 노드와 이 노드의 부모 노드와
관련된 조건부 확률표
예 블록 들기에서 결합 확률 함수에 대한 Bayes 네트워크를 연쇄 법칙을 사용하여 얻은 식과 비교하면
이 식처럼 Bayes 네트워크 식이 더 간단하다...
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불확실성 추론
3.1 베이즈 규칙(Thomas Bayes rule)
*불확실성 추론에서 많이 이용되는 베이즈(Bayes) 규칙은 조건부 확률을 이용한 것이다.
*베이즈 규칙을 사용하여 Pr를 계산하기 위해, Pr와 Pr만 알면 된다 Pr의 값은 덧셈규칙을 통하여 Pr와 Pr로 부터 구해짐.
*Bayes의 규칙은 앞에서 배운 조건부 확률의 정이에 연결규칙을 적용해 얻어진다.순서
*불확실성 추론에서 많이 이용되는 베이즈(Bayes) 규칙은 조건부 확률을 이용한 것이다.
Pr=
=
예) 환자가 홍역에 걸려 홍반이 나타나는 상황. 환자에게 홍반이 나타났을 때 홍역에 걸렸을 확률 Pr을 알고 싶다. Bayes 네트워크에서 가정하고 있는 조건부 독립이 없다면 4개의 변수에 대한 결합 확률을 나타낼 때 10개의 결합확률을 모…(drop)
레포트/의약보건
설명
3.1 베이즈 규칙(Thomas Bayes rule)*불확실성 추론에서 많이 이용되는 베이즈(Bayes) 규칙은 조건부 확률을 이용한 것이다.
