(Machine Learning) 베이시안 확률

1. 베이지안 확률 (Bayesian Probability)

베이지안 확률이란 무엇인가? 기존에 우리가 알고 있는 확률과는 다른것인가? 

동전을 1000회 던졌을 때, 앞면이 나오는 횟수는 대략  500회 로 기대할수있다. 전통적인 확률 계산은

이렇게 표현한다. 일어난횟수/전체시도횟수

이런 확률론을 frequentist probability , 경험 확률 라고 한다. 일정한 확률로 반복시행이 충분히 가능한 많은 경우가 이에 해당도니다. 

그러면,  A라는 도시에서 철수라는 아이가 태어났는데 이 아이가 노벨상을 받을 확률은 얼마나 될까? 이 확률을 빈도확률로 이야기 하기 위해서는 이 아이를 여러번 살게 시키고 그중에 몇 번 노벨상을 받았는가를 평가 해야 한다. 또는 이와 동일한 아이가 전세계에 몇명이 있는지 파악하고, 몇명이 커서 노벨상을 받았는가를 평가해야 하는데, 동일한 유전자, 동일한 환경에서 자란 아이란 있을 수 없음으로 불가능 하다 하겠다. 

이런경우, 베이지안 확률론으로 이야기 해야 되는데, 이것은 일어나지 않은 일에 대한 확률을 불확실성(uncertainty)의 개념으로 이야기 해야 한다.