베이저정리 설명 유튜브 영상

새로운 정보가 주어졌을때 특정 사건에 대한 사전확률을 업데이트하여 더 정확한 사후확률을 구하는 것.

1. 사전정보(prior information): 어떤 사건의 확률을 계산하기 위해 이미 알려진 과거의 통계 등 총칭
2. 사전확률(prior probability): 사전정보에 기반하는 초기확률
3. 사후확률(posterior probability): 새로운 정보가 반영되어 수정된 최종 확률
4. 가능도(likelihood): 사건 A가 사실일 때, 사건 B가 관찰될 확률.
5. 증거 (Evidence) : 사건 B가 관찰될 전체 확률

$ \Large P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} $
P(A|B) : 사후확률
P(B|A) : 가능도
P(A) : 사전확률
P(B) : 증거