사후확률 썸네일형 리스트형 3-6. Estimation of the Class-Conditional & Prior Probabilities 용어정의 Estimation of the class-conditional & prior probabilities 1. 용어정의 아래 페이지를 참고해주세요. 2021.03.31 - [분류 전체보기] - 3-5. Probabilistic Generative Models 2. Estimation of the class-conditional & prior probabilities 만약 Class-conditional densities인 p(x|C_k)의 분포를 가정할 수 있다면, p(C_k)에 대한 Prior probabilities 과 함께 필요한 매개 변수를 결정할 수 있다. 예로 들어, 두개 클래스를 갖는 Classification 에서 각각의 클래스가 정규 분포를 갖는 Class-condit.. 더보기 3-5. Probabilistic Generative Models 용어정의 Probabilistic generative models 1. 용어정의 아래 페이지를 참고해주세요. 2021.03.31 - [인공지능/머신러닝] - 3-4. Fisher's Linear Discriminant 2. Probabilistic generative models 앞장에서 언급했던 Generative model은 Class-conditional density function인 p(x|Ck) 와 Class prior probability인 p(Ck) 를 계산하고, 베이지안 이론을 통해 Posterior probability 인 p(Ck|x)를 계산한다. 이는 두 클래스를 갖는 Classification Problems에서 Sigmoid Function로 표현될 수 있다. 또한,.. 더보기 1-6. Advantage of having the Posterior Probability 용어정의 Advantage of having the posterior probability 1. 용어정의 - 아래페이지의 용어정의를 참고해주세요. 2021.03.25 - [인공지능/머신러닝] - 4. Decision Theory 2. Advantages of having the posterior probability 2021.03.26 - [인공지능/머신러닝] - 5. Introduction to Classification Problems 에 이어서, Posterior probability 에 관한 정보를 얻는 것은 다음과 같은 장점이 있다. Type l error, type ll error 에 가중치를 준 Loss matrix를 사용하여 decision을 쉽게 변경하고 적용할 수 있다. 실.. 더보기 이전 1 다음
