하다 보면 다양한 확률 변수를 나타내는 유용한 분포가 많지만 당장 필요한 것은 아니므로 필
요한 시점에 설명하도록 하겠다.
2.8.5
조건부 확률과 베이즈 정리
여러 개의 확률 변수를 다루는 경우를 생각해보자. 사실 대부분의 경우가 여기에 해당될 것이
다. 앞서 다룬 예시만 해도 성별, 키, 체중, 건강 지수 데이터 등 여러 개의 확률 변수를 다룬다.
이렇게 여러 확률 변수를 동시에 다루는 순간부터 독립 또는 조건부 독립인 확률 변수(한 변수
의 확률을 안다고 해서 다른 변수의 확률이 달라지지 않는 것)의 개념을 비롯하여 조건부 확률
conditional
probability
, 베이즈 정리
Bayes
’
theorem
, 조건부 확률의 곱 또는 연쇄 규칙을 배우게 된다.
2.8.6
조건부 확률과 결합 분포
조건부 확률과 결합 분포
joint
distribution
모두 여러 개의 확률 변수를 다루므로 당연히 서로 관련이
깊다. 결합 확률 분포 그래프에서 ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month, and much more.
O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.
Julian F.
Head of Cybersecurity
I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.
Addison B.
Field Engineer
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.
Amir M.
Data Platform Tech Lead
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.