학교 강의 내용과 맞추기 위해 chap7을 먼저 공부함

지도학습 중 분류에 해당하는 머신러닝 기법 중 하나이다.

• 기본원리

  생선의 길이가가 주어졌을 때 그 길이에 따라 연어 혹은 농어인지 구별하는 문제가 있다고 가정해보자. 아래와 같이 주어졌을 때 사후확률인 $P(c_1| x_i),P(c_2| x_i)$를 구하고 $P(c_1| x_i)>P(c_2| x_i)$라면 연어 반대라면 농어라고 분류
  $x_i: 생선 길이$
  $c_1,c_2: 농어,연어$

그러나 실제상황에서는 사후확률을 구하는 것은 어려움이 있으므로 베이지안 정리를 활용하여 식을 변형한다.

$P(c_1| x_i)=\frac{P(x_i|c_1)P(c_1)}{P(x_i)}$

$P(c_2| x_i)=\frac{P(x_i|c_2)P(c_2)}{P(x_i)}$

• $P(x_i|c_1):조건부확률(우도)$
• $P(c_1): 사전확률$
• $P(x_i): 증거$, 베이지안 분류에서는 최종 값에 영향을 미치지 않으므로 무시

7.1 베이지안 결정이론