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기계학습의 종류 - 확률기반 확률기반 학습은 베이즈 정리에 기반을 두고 있다. 우선 베이즈 정리란 무엇인가에 대해 간략하게 짚고 넘어가보자. 확률론과 통계학에서, 베이즈 정리(영어: Bayes’ theorem)는 두 확률 변수의 사전 확률과 사후 확률 사이의 관계를 나타내는 정리다. 베이즈 확률론 해석에 따르면 베이즈 정리는 사전확률로부터 사후확률을 구할 수 있다.[1] 베이즈 정리는 불확실성 하에서 의사결정문제를 수학적으로 다룰 때 중요하게 이용된다. 특히, 정보와 같이 눈에 보이지 않는 무형자산이 지닌 가치를 계산할 때 유용하게 사용된다. 전통적인 확률이 연역적 추론에 기반을 두고 있다면 베이즈 정리는 확률임에도 귀납적, 경험적인 추론을 사용한다.[2] [출처 : 위키백과] 베이즈 정리 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백.. 2021. 1. 10.

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