강의 복습 1. 베이즈 통계학 맛보기 더보기 1) 조건부확률 & 베이즈 정리 2) 조건부 확률의 시각화 𝜃 ¬𝜃 𝒟 True Positive P(𝒟|𝜃)P(𝜃) False Positive (1종 오류) P(𝒟|¬𝜃)P(¬𝜃) ¬𝒟 False Negative (2종 오류) P(¬𝒟|𝜃)P(𝜃) True Negative P(¬𝒟|¬𝜃)P(¬𝜃) 민감도(Recall): P(𝒟|𝜃) 오탐(False alarm): P(𝒟|¬𝜃) 특이도(Specificity): P(¬𝒟|¬𝜃) 정밀도(Precision): P(𝜃|𝒟) = TP/(TP+FP) 3) 베이즈 정리를 통한 정보의 갱신 새로운 데이터가 들어왔을 때 앞서 계산한 사후확률을 사전확률로 사용하여 갱신된 사후확률을 계산 인과관계(causality)를 추론할 때 조..
