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문서 제목 일치
- ...torname{Pr}</math>라고 할 때, 사건 <math>B</math>가 일어났을 때 사건 <math>A</math>가 일어날 조건부 확률은 <math>\operatorname{Pr}(A|B)</math>로 표기한다. ...사건 <math>B\in\mathcal F</math>에 대하여, <math>A</math>에 대한 <math>B</math>의 '''조건부 확률'''은 다음과 같다. ...5 KB (444 단어) - 2023년 4월 1일 (토) 04:11
- ...단일 표본의 라벨을 예측하는 반면, 조건부 무작위장은 고려하여 예측한다. [[자연 언어 처리]] 분야에서 자주 사용되는 [[선형 사슬 조건부 무작위장]]({{llang|en|linear chain CRF}})은 일련의 입력된 표본들에 대해 일련의 라벨들을 예측한다. ...또는 생물학적 서열 정보, 그리고 컴퓨터 비전 분야에서의 일련의 데이터에 대한 라벨 예측, 분석하는 데 사용되기도 한다. 구체적으로, 조건부 무작위장은 부분구문분석, 개체명 인식, [[유전자 검색]] 등의 응용 분야에 사용될 수 있으며, 이러한 분야에서 [[은닉 마르코프 모델 ...33 KB (1,876 단어) - 2025년 3월 13일 (목) 15:15
- [[확률론]]에서 '''조건부 독립'''({{llang|en|conditional independence}})은 특정한 가설을 평가할 때 관측이 아무런 정보도 기여하 ...같이 형식화할 수 있다. <math>A</math>를 가설, <math>B</math>와 <math>C</math>를 관측이라 하면 조건부 독립은 다음과 같은 상황을 말한다: ...981 바이트 (44 단어) - 2023년 5월 31일 (수) 10:16
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- [[확률론]]에서 '''조건부 독립'''({{llang|en|conditional independence}})은 특정한 가설을 평가할 때 관측이 아무런 정보도 기여하 ...같이 형식화할 수 있다. <math>A</math>를 가설, <math>B</math>와 <math>C</math>를 관측이라 하면 조건부 독립은 다음과 같은 상황을 말한다: ...981 바이트 (44 단어) - 2023년 5월 31일 (수) 10:16
- ...確率의 法則, law of total probability) 또는 '''전확률 정리'''는 [[조건부 확률]]과 관계된 법칙이다. [[조건부 확률]]로부터 조건이 붙지 않은 확률을 계산할 때 쓸 수 있다. 또한 [[베이즈 정리]] 공식의 일부에 전확률 정리 공식이 들어간다. * [[조건부 확률]] ...1 KB (139 단어) - 2024년 6월 3일 (월) 03:04
- ...torname{Pr}</math>라고 할 때, 사건 <math>B</math>가 일어났을 때 사건 <math>A</math>가 일어날 조건부 확률은 <math>\operatorname{Pr}(A|B)</math>로 표기한다. ...사건 <math>B\in\mathcal F</math>에 대하여, <math>A</math>에 대한 <math>B</math>의 '''조건부 확률'''은 다음과 같다. ...5 KB (444 단어) - 2023년 4월 1일 (토) 04:11
- # 각 변수 <math>x_1, \cdots, x_n</math>에 대하여, 현재의 값을 기반으로 한 새로운 값을 조건부 확률분포 <math>p(x_i^{(t)}|x_1^{(t)}, \cdots, x_{i-1}^{(t)}, x_{i+1}^{(t-1)}, \ ===조건부 확률분포와 결합 확률분포의 관계=== ...5 KB (275 단어) - 2024년 5월 5일 (일) 10:15
- * [[조건부 확률]] ...1 KB (49 단어) - 2024년 5월 8일 (수) 08:45
- ...}</math>는 어떤 사건 [[시그마 대수]] <math>\mathcal G\subseteq\mathcal F</math>에 대하여 조건부 독립 동일 분포이다. ..._{i\in I}</math>는 [[꼬리 시그마 대수]] <math>\mathcal T(X_i)_{i\in I}</math>에 대하여 조건부 독립 동일 분포이다. ...5 KB (406 단어) - 2024년 5월 21일 (화) 11:45
- 수형도를 통해 일련의 [[독립 (확률론)|독립 사건]](동전 던지기 등)이나 [[조건부 확률]](카드를 뒤집지 않고 카드 뽑기를 하는 행위 등)을 표현할 수 있다.<ref name=gcse_bitesize_treediag> ...2 KB (43 단어) - 2025년 3월 3일 (월) 07:53
- ...ath>\theta</math>의 [[사전 확률]] 분포가 <math>p(\theta)</math>로 주어져 있고, 그 모수에 기반한 조건부 확률분포 <math>f(x|\theta)</math>와 그 분포에서 수집된 값 <math>x</math>가 주어져 있다. 이때 모수의 ...2 KB (106 단어) - 2024년 5월 5일 (일) 17:13
- ...directed acyclic graphical model}})은 랜덤 변수의 집합과 [[방향성 비순환 그래프]]를 통하여 그 집합을 조건부 독립으로 표현하는 확률의 그래픽 모델이다. 예를 들어, 베이지안 네트워크는 질환과 증상 사이의 확률관계를 나타낼 수 있다. 증상이 주어 ...네트워크는 [[방향성 비순환 그래프]]로서, 그래프의 각 마디(node)는 변수를 나타내고, 마디를 연결하는 호(arc)는 변수 간의 조건부 의존성(conditional dependency)을 표현한다. 마디는 측정된 모수, [[잠재 변수]], 가설 등 어떤 종류의 변수든 표 ...10 KB (547 단어) - 2025년 3월 8일 (토) 04:00
- ...과정'''(Марков確率過程, {{llang|en|Markov stochastic process}})는 현재에 대한 [[조건부 확률|조건부]]로 과거와 미래가 서로 [[독립 (확률론)|독립]]인 [[확률 과정]]이다. 즉, 마르코프 확률 과정은 ‘기억하지 않는’ 확률 과정이 ...<math>X(s)</math>이 주어졌을 때, <math>X(t)</math>는 <math>\mathcal F(s)</math>와 조건부 [[독립 (확률론)|독립]]이다. 즉, 임의의 [[가측 집합]] <math>S\subseteq E</math>에 대하여, <math>\ ...7 KB (526 단어) - 2024년 12월 21일 (토) 08:27
- ...바꾸거나 같은 상태를 유지한다. 상태의 변화를 전이라 한다. [[마르코프 성질]]은 과거와 현재 상태가 주어졌을 때의 미래 상태의 [[조건부 확률]] 분포가 과거 상태와는 독립적으로 현재 상태에 의해서만 결정된다는 것을 뜻한다 (메모리가 1인) 마르코프 연쇄는 이는 메모리가 없는 과정을 나타낸다. 과거의 상태가 알려져 있더라도, 이는 미래 상태의 [[조건부 기댓값]]에 영향을 미치지 않는다. 이러한 성질을 '''마르코프 성질'''({{llang|en|Markov property}})이라고 ...5 KB (294 단어) - 2025년 2월 14일 (금) 02:52
- === 조건부 횔더 부등식 === * 만약 음이 아닌 확률변수 ''Z''가 기댓값이 무한이라면, 이때 ''Z''의 [[조건부 평균]]은 다음과 같이 정의한다. ...17 KB (1,554 단어) - 2025년 2월 4일 (화) 18:41
- [[분류:조건부]] ...2 KB (183 단어) - 2024년 12월 21일 (토) 04:09
- ...''H'' ( ''X'', ''Y'' )이다. 왼쪽 원(빨간색과 청록색)은 개별 엔트로피 ''H'' ( ''X'' )이고, 빨간색은 조건부 엔트로피 ''H'' ( ''X'' | ''Y'' )이다. 오른쪽 원(파란색과 청록색)은 ''H'' ( ''Y'' )이고 파란색 ...), ''H'' ( ''z'' | ''x'', ''y'' ), 노란색, 자홍색 및 청록색의 7개 조각으로 분할된다. 는 각각 조건부 상호 정보 ''I'' ( ''x'' ; ''z'' | ''y'' ), ''I'' ( ''y'' ; ''z'' | '' ...12 KB (724 단어) - 2025년 3월 9일 (일) 03:13
- '''레스콜라-와그너 모델'''(Rescorla- Wagner model) 또는 'R-W 모델'은 [[고전적 조건형성]] 모델로, 조건부(CS)와 무조건부(US) 자극 간의 연관성 측면에서 학습이 개념화된다.<ref>{{웹 인용|url=http://users.ipfw.ed ...3 KB (151 단어) - 2025년 3월 9일 (일) 14:07
- * <math>\Pr(B|A)</math>는 ''A''가 주어졌을 때 ''B''의 [[조건부 확률]]이다. * [[조건부 확률]] ...6 KB (537 단어) - 2024년 10월 12일 (토) 16:43
- ...푸아송 분포의 합이 주어졌을 때 각 변수의 확률을 이항 분포로 모델링 할 수 있다는 것이고, 달리 말하면 두 독립적인 푸아송 분포의 조건부 분포는 이항 분포로 나타낼 수 있다. 일반화하여, <math>X_1, X_2, ..., X_n</math>이 매개변수 <math>\la * <math>X \sim Pois(\lambda)</math> 이고, <math>X=k</math> 일 때, <math>Y</math>의 조건부 분포가 <math>Y| (X=k) \sim B(k,p)</math>이면, <math>Y</math>의 분포는 푸아송 분포 <math>Y ...11 KB (624 단어) - 2025년 3월 5일 (수) 21:30
- [[분류:조건부 확률]] ...4 KB (336 단어) - 2022년 2월 26일 (토) 15:59
- ...단일 표본의 라벨을 예측하는 반면, 조건부 무작위장은 고려하여 예측한다. [[자연 언어 처리]] 분야에서 자주 사용되는 [[선형 사슬 조건부 무작위장]]({{llang|en|linear chain CRF}})은 일련의 입력된 표본들에 대해 일련의 라벨들을 예측한다. ...또는 생물학적 서열 정보, 그리고 컴퓨터 비전 분야에서의 일련의 데이터에 대한 라벨 예측, 분석하는 데 사용되기도 한다. 구체적으로, 조건부 무작위장은 부분구문분석, 개체명 인식, [[유전자 검색]] 등의 응용 분야에 사용될 수 있으며, 이러한 분야에서 [[은닉 마르코프 모델 ...33 KB (1,876 단어) - 2025년 3월 13일 (목) 15:15
- ...용어는 때때로 상호 정보와 동의어로 사용되기도 하는데, 이것은 [[상호의존정보]]와 동의어로 사용되기도 한다. 이 정보는 한 변수의 조건부 분포에서 다른 한 변수의 단일 변수 확률 분포에 대한 [[쿨백-라이블러 발산]]의 기댓값이다. ...4 KB (147 단어) - 2023년 12월 15일 (금) 08:09