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Intro ......

 

Pr와 Pr만 알면 된다.05 G● ●M P(M|￢B, 홍역 안 걸림, 홍반 없음 다음 확률을 알고 있다.hwp 불확실성 추론.6 베이즈 규칙을 이용하여 Pr를 구할 수 있다. Pr의 값은 덧셈규칙을 통하여 Pr와 Pr로 부터 구해짐.95 ●B P(M|B,L)=0. 홍역과 홍반에 대해서 두 개의 표본공간을 정의하자. *Bayes의 규칙은 앞에서 배운 조건부 확률의 정의에 연결규칙을 적용해 얻어진다.zip 3..hwp 불확실성 추론. 불확실성 추론.9 P(M|B, Pr=. , M=팔이 움직임, L=블록을 들수있음,wp 불확실성 추론.7,L)=0/0 P(G|B)=0.7 ●L P(B)=0.1 각자식 노드와 이 노드의 부모 노드와 관련된 조건부 확률표 예 블록 들기에서 결합 확률 함수에 대한 Bayes 네트워크를 연쇄 법칙을 사용하여 얻은 식과 비교하면 이 식처럼 Bayes 네트워크 식이 더 간단하다.hwp 불확실성 추론.95 P(M|￢B, Pr=0.불확실성 추론 업로드 ???? 자료 (압축파일).1 베이즈 규칙(Thomas Bayes rule) *불확실성 추론에서 많이 이용되는 베이즈(Bayes) 규칙은 조건부 확률을  ......

 

 

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3.1 베이즈 규칙(Thomas Bayes rule)

*불확실성 추론에서 많이 이용되는 베이즈(Bayes) 규칙은 조건부 확률을 이용한 것이다.

 

*베이즈 규칙을 사용하여 Pr를 계산하기 위해, Pr와 Pr만 알면 된다. Pr의 값은 덧셈규칙을 통하여 Pr와 Pr로 부터 구해짐.

*Bayes의 규칙은 앞에서 배운 조건부 확률의 정의에 연결규칙을 적용해 얻어진다.

Pr=

=

예) 환자가 홍역에 걸려 홍반이 나타나는 상황. 환자에게 홍반이 나타났을 때 홍역에 걸렸을 확률 Pr을 알고 싶다.

홍역과 홍반에 대해서 두 개의 표본공간을 정의하자.

：홍역 걸림, 홍역 안 걸림, ：홍반있음 , 홍반 없음

다음 확률을 알고 있다.

Pr=0.4, Pr=0.7, Pr=0.6

베이즈 규칙을 이용하여 Pr를 구할 수 있다.

Pr=

 

예)블록들기

B=배터기 충전완료, M=팔이 움직임, L=블록을 들수있음, G=계기가 배터기가 충전됨을 알려줌

연쇄법칙을 사용해서 얻은 식

 

 

부모를 가지고있지 않은노드의 선험적확률 P(L)=0.7

●L

 

P(B)=0.95

●B P(M|B,L)=0.9

P(M|B,￢L)=0.05

G● ●M P(M|￢B,L)=0/0

P(G|B)=0.95 P(M|￢B,￢L)=0/0

P(G|￢B)=0.1

 

 

각자식 노드와 이 노드의 부모 노드와

관련된 조건부 확률표

예 블록 들기에서 결합 확률 함수에 대한 Bayes 네트워크를 연쇄 법칙을 사용하여 얻은 식과 비교하면

이 식처럼 Bayes 네트워크 식이 더 간단하다. Bayes 네트워크에서 가정하고 있는 조건부 독립이 없다면 4개의 변수에 대한 결합 확률을 나타낼 때 10개의 결합확률을 모두 명시해야만 한다.

 

 

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