1. 베이즈 정리

• 머신러닝에서 결합확률보다 자주 쓰는 건 조건부 확률임

결합확률

: 입력 샘플 x가 주어졌을 때 출력 샘플 y가 나타날 확률

$$ P(x,y) $$

$$ P(x,y) = P(y|x)P(x) $$

조건부 확률

$$ P(y|x) $$

$$ P(y|x) = P(x,y)/P(x) $$

조건부확률과 결합확률의 관계

$$ P(h|D) = P(D|h)P(h) / P(D) $$

• 베이즈 정리를 활용하면 조건부 확률의 앞과 뒤의 나타나는 변수 위치를 반대로 바꿀 수 있음

2. 변수?값?분포?함수?

• 확률변수를 나타낼 때는 x, 해당 변수가 어떤 값을 가지는 경우 $x$로 표현

• 이거는 y는 y의 확률을 가지고 x는 x의 확률을 가진다

$$ P(y|x) $$