KB02_베이시언결정이론

1. 최소 오류 베이시언 분류기

Step 1. 원 분류 공식

• 이면, X를 로 분류하고
• 이면, X를 로 분류하라.

사후확률을 활용하고 있다.

• 문제점 : 사후확률은 현실적으로 구할수 없다.
• 해결방법 : 베이즈 정리를 이용해 사후확률 문제 -> 사전확률 문제로 변환

Step 2. 베이즈정리 적용

베이즈정리(사후확률 문제 -> 사전확률 문제로 변환)
- : 사후확률, 매개변수 = = 이산 값 = 대문자 P() - : 사전확률, 매개변수 = = 이산 값 = 대문자 P() - : 우도, 매개변수 = = 연속값 = 소문자 p()

각 값 구하기

• 사전확률 = 주어진 데이터로 확인 가능
• 우도(부류 조건부 확률) = 주어진 데이터 분포 확인 가능, 최대 우도법, MAP등 (3장에서 자세히 다룸)
• p(X) = 삭제 가능(양쪽이 모두 가지고, 크기 비교가 목적이므로)

Step 3. 수정된 분류 공식

• 이면, X를 로 분류하고
• 로 분류하라.

cf. 대문자 P()와 소문자 p() 구분하여 살펴 보기

2. 최소 위험 베이시언 분류기

3. M 부류 베이시언 분류기