베이즈 추론 예제

위의 아이스크림 예에서 우리는 아이스크림을 판매의 이전 확률이 0.3 이었다는 것을 보았다. 그러나 0.3이 내 최선의 추측일 뿐이라면 이 값에 대해 약간 불확실했습니다. 확률은 0.25 또는 0.4일 수도 있습니다. 이 경우 우리의 이전 믿음의 분포가 더 적합 할 수 있습니다 (아래 그림 참조). 이 분포를 이전 배포라고 합니다. 오른쪽에 있는 P(A)는 이전식이라고 하는 표현식이다. 이 예제에서는 P(A = 아이스크림 판매) 즉 외부 날씨 유형에 관계없이 아이스크림을 판매할 확률(한계) 확률이 있습니다. P(A)는 아이스크림 판매의 한계 확률을 이미 알고 있기 때문에 이전으로 알려져 있습니다. 예를 들어, 잠재적 인 100 명 중 30 명이 실제로 어딘가에 있는 상점에서 아이스크림을 구입했다고 말한 데이터를 볼 수 있습니다. 그래서 내 P (A = 아이스크림 판매) = 30/100 = 0.3, 날씨에 대해 아무것도 알기 전에. 이것이 베이즈 의 정리를 통해 이전 정보를 통합할 수 있게 해주는 방법입니다.

베이지안 통계는 많은 분석가의 점화 된 마음에 이해할 수없는 남아 계속. 기계 학습의 놀라운 힘에 놀란 우리 중 많은 사람들이 통계에 충실하지 않게되었습니다. 우리의 초점은 기계 학습을 탐구로 좁혀졌다. 사실이 아닌가요? 베이지안 업데이트는 널리 사용되고 계산 편리합니다. 그러나 합리적으로 간주될 수 있는 유일한 업데이트 규칙은 아닙니다. 베이즈 계수는 θ의 실제 분포 값에 의존하지 않고 M1 및 M2 값의 이동 크기에 의존합니다. 모델은 관찰된 이벤트의 수학적 공식화입니다. 매개 변수는 관찰된 데이터에 영향을 미치는 모델의 요소입니다. 예를 들어, 동전던지기에서, 코인의 공정성은 θ로 표시된 동전의 파라미터로 정의될 수 있다. 이벤트의 결과는 D.

Bayesian 추론에 의해 표시될 수 있고, 다른 유전자 발현 분석을 포함하는 상이한 생물정보학 응용에 적용되었다[26][27], 단세포 분류[28], 암 subtyping[29] 및 기타. 베이지안 이론은 예측 추론, 즉, 관찰되지 않은 새로운 데이터 포인트의 분포를 예측하기 위해 후방 예측 분포의 사용을 요구합니다.

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