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..