컴공생의 다이어리

일반적으로 원인에 대한 결과의 확률은 잘 알려져 있다. 예를 들어 자동차 고장 원인에 대한 증상들의 확률에 대해 얘기해보자. 자동차 고장 원인에는 배터리, 센서, 연료, 필터 등이 있다고 하고 증상에는 차가 멈춤, 급발진 등이 있다고 한다면 여기서 고장 원인은 앞사건(먼저 일어난 사건), 증상은 뒷사건이다. 앞서 말했듯이 원인(앞사건)에 대한 결과(뒷사건)은 잘 알 수 있다. 그러나 보통은 자동차가 일단 고장이 나면 그 증상을 일으키는 원인이 무엇인지를 찾아야 하며 이때 우리는 증상에 따른 원인들의 확률을 찾아야 한다. 이 확률을 구하기 위해 사용되는 것이 바로 베이즈 정리이다. 베이즈 정리(Bayes' theorem) - 어떤 조건 확률을 구할 때, 그 조건 상황이 역으로 되어 있는 확률을 이용하는 것..

파이썬의 자료형 중 사전 자료형에 대해 알아보겠다. 사전 자료형 사전 자료형은 키(key)와 값(value)의 쌍을 데이터로 가지는 자료형이다. 리스트나 튜플은 값을 순차적으로 저장한다는 특징이 있다. 예를 들어 리스트(a)의 값이 [1,2,3,4]이라고 하면, 첫번째 원소는 a[0]으로 1이라는 값을 가진다. 하지만 사전 자료형은 키-값 쌍을 데이터로 가진다는 점에서 우리가 원하는 변경 불가능한 데이터를 키로 사용할 수 있다. 사전 자료형이 사용되는 대표적인 예시는 사전(Dictionary)이다. 예를 들어 아래와 같이 키-값 상으로 구성되는 데이터를 담아보자. 키(key) 값(value) 학생 student 책 book 학교 school 키로 한글 단어를 넣고, 값으로 영어 단어를 넣었다. '책'이라..