[ML] 기초 대수학 - 확률

1. Equally Likely Outcomes

• sample space ( S ) 에서 항상 같은 확률을 유지하는 것.

2. Conditional Probabilities

• 조건부 확률

• P(B) : 조건

• 즉, P(B) 사건이 발생했을 때 P(A)가 발생할 확률

3. Independent Event - 독립 사건

• 각 사건이 서로에게 영향을 미치지 않는다.
• 각 사건의 교집합이 존재하지 않는다.

4. Bayes' Theorem - 베이즈 정리

• P(B|A)를 가지고 역으로 P(A|B)를 구할 수 있다.

• P(B|A) : 실제로 암에 걸린 사람의 진달 결과가 긍정적일 활률 이라고 했을 때
  P(A|B) : 진단 결과가 긍적적인 사람이 실제로 암에 걸렸을 확률을
  역으로 구할 수 있는 것이다.

• 암에 걸린 사람은 병원에서 진단을 받으면 결과가 나오기 때문에
  P(B|A)는 구하기 쉽다.

• 즉, P(A|B)는 상대적으로 구하기 어려운 확률이고 P(B|A)는 상대적으로 구하기 쉬운 확률인 경우다.