Independent2 Ch2.5 Bayesian decision theory - The Normal Density 2020-2학기 서강대 김경환 교수님 강의 내용 및 패턴인식 교재를 바탕으로 본 글을 작성하였습니다. 2.5 The Normal Density Bayes 분류기의 구조는 사전 확률 P(wi)뿐만 아니라, 조건부 밀도 p(x|wi)에 의해서 결정된다. 다양한 밀도 함수들이 존재하지만, multivariate normal 또는 gaussian density만큼 주목받은 것도 없다. 이유는 해석학적으로 다루기 쉽기 때문이다. (analytical tractability, 미분, 적분 등에 용이한, e로 구성됨) 그리고, 주어진 class wi에 대한 특징 벡터 x가 단일 대표 또는 프로토타입 벡터 μi의 연속적 값을 갖고 랜덤하게 설정된 경우를 .. 2020. 9. 15. 1.2 Probability Theory 패턴 인식에서 "불확실성(uncertainty)"은 중요한 개념이다. 불확실성의 이유는 측정할 때의 "노이즈" 및 "데이터 집합 수가 제한되어 있다는 한계점" 때문에 발생. 이러한 불확실성을 정량적으로 만들어주는게 "확률론"이다. 확률의 두 가지 기본적인 법칙인 "합의 법칙"과 "곱의 법칙"이 어떻게 도출되는지 Discrete한 예제를 통해 알아보자. Figure 1.10 기준으로 X, Y라는 확률 변수는 다음과 같다. X는 xi(i=1,…,M) 중 아무 값이나 취할 수 있음 Y는 yi(i=1,…,L) 중 아무 값이나 취할 수 있음 X와 Y 각각에서 표본을 추출하는 시도를 N번 한다고 하고, 그리고 X=xi,Y=yj인 시도의.. 2020. 7. 9. 이전 1 다음
