인공지능 썸네일형 리스트형 [K-MOOC] KAISTk: KCS470 인공지능과 기계학습 기초확률론 확률의 정의표본공간(sample space) : 확률실험으로부터 관측될 수 있는 모든 산출의 집합사건공간(event space) :모든사건들의 집합확률은 0보다 크고전체 표본공간은 1이고서로 교집합이0인 베타적인 사건에 대하여 확률은 독립된 사건의 합이다.예제6면을 갖는 주사위를 한번 던질때, 표본공간(집합)은 원소를 6개 가지게 된다.사건공간의 조건, 공집합이 사건공간의 들어가 있을것사건 A는 사건공간안에 들어가 있을 것사건의 합이 전체 표본 공간을 구성할 것짝수 / 홀수 2이하 확률 : 표본공간에서 실수로 만족시키는 값(이벤트 집합이 몇개의 집합을 갖느냐, 갯수* 총표본공간의 아웃풋의 수).. 확률변수 정의예제 1: 이산 확률 변수 : 동전을 10번 던졌을 때 앞면이 나온 횟수예제2: 연속.. 더보기 이전 1 다음
