¿Ã·¹Æ÷Æ® : ´ëÇз¹Æ÷Æ®, Á·º¸, ½ÇÇè°úÁ¦, ½Ç½ÀÀÏÁö, ±â¾÷ºÐ¼®, »ç¾÷°èȹ¼­, Çо÷°èȹ¼­, ÀÚ±â¼Ò°³¼­, ¸éÁ¢, ¹æ¼ÛÅë½Å´ëÇÐ, ½ÃÇè ÀÚ·á½Ç
¿Ã·¹Æ÷Æ® : ´ëÇз¹Æ÷Æ®, Á·º¸, ½ÇÇè°úÁ¦, ½Ç½ÀÀÏÁö, ±â¾÷ºÐ¼®, »ç¾÷°èȹ¼­, Çо÷°èȹ¼­, ÀÚ±â¼Ò°³¼­, ¸éÁ¢, ¹æ¼ÛÅë½Å´ëÇÐ, ½ÃÇè ÀÚ·á½Ç
·Î±×ÀΠ ȸ¿ø°¡ÀÔ

ÆÄÆ®³Ê½º

ÀÚ·áµî·Ï
 

Àå¹Ù±¸´Ï

´Ù½Ã¹Þ±â

ÄÚÀÎÃæÀü

¢¸
  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (1 ÆäÀÌÁö)
    1

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (2 ÆäÀÌÁö)
    2

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (3 ÆäÀÌÁö)
    3

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (4 ÆäÀÌÁö)
    4

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (5 ÆäÀÌÁö)
    5

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (6 ÆäÀÌÁö)
    6

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (7 ÆäÀÌÁö)
    7

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (8 ÆäÀÌÁö)
    8

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (9 ÆäÀÌÁö)
    9

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (10 ÆäÀÌÁö)
    10

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (11 ÆäÀÌÁö)
    11


  • º» ¹®¼­ÀÇ
    ¹Ì¸®º¸±â´Â
    11 Pg ±îÁö¸¸
    °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
¢º
Ŭ¸¯ : Å©°Ôº¸±â
  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (1 ÆäÀÌÁö)
    1

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (2 ÆäÀÌÁö)
    2

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (3 ÆäÀÌÁö)
    3

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (4 ÆäÀÌÁö)
    4

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (5 ÆäÀÌÁö)
    5

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (6 ÆäÀÌÁö)
    6

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (7 ÆäÀÌÁö)
    7

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (8 ÆäÀÌÁö)
    8

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (9 ÆäÀÌÁö)
    9

  • ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð   (10 ÆäÀÌÁö)
    10



  • º» ¹®¼­ÀÇ
    (Å« À̹ÌÁö)
    ¹Ì¸®º¸±â´Â
    10 Page ±îÁö¸¸
    °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
  ´õºíŬ¸¯ : ´Ý±â
X ´Ý±â
Á¿ìÀ̵¿ : µå·¡±×

ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð

ÀÎ ¼â
¹Ù·Î°¡±â
Áñ°Üã±â Űº¸µå¸¦ ´­·¯ÁÖ¼¼¿ä
( Ctrl + D )
¸µÅ©º¹»ç ¸µÅ©ÁÖ¼Ò°¡ º¹»ç µÇ¾ú½À´Ï´Ù.
¿øÇÏ´Â °÷¿¡ ºÙÇô³Ö±â Çϼ¼¿ä
( Ctrl + V )
¿ÜºÎ°øÀ¯
ÆÄÀÏ  ºÒÈ®½Ç¼º Ãß·Ð.hwp   [Size : 63 Kbyte ]
ºÐ·®   11 Page
°¡°Ý  1,500 ¿ø


īƮ
´Ù¿î¹Þ±â
īī¿À ID·Î
´Ù¿î ¹Þ±â
±¸±Û ID·Î
´Ù¿î ¹Þ±â
ÆäÀ̽ººÏ ID·Î
´Ù¿î ¹Þ±â
µÚ·Î

ÀÚ·á¼³¸í
3.1 º£ÀÌÁî ±ÔÄ¢(Thomas Bayes rule)
*ºÒÈ®½Ç¼º Ã߷п¡¼­ ¸¹ÀÌ ÀÌ¿ëµÇ´Â º£ÀÌÁî(Bayes) ±ÔÄ¢Àº Á¶°ÇºÎ È®·üÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °ÍÀÌ´Ù...
º»¹®/³»¿ë

3.1 º£ÀÌÁî ±ÔÄ¢(Thomas Bayes rule)

*ºÒÈ®½Ç¼º Ã߷п¡¼­ ¸¹ÀÌ ÀÌ¿ëµÇ´Â º£ÀÌÁî(Bayes) ±ÔÄ¢Àº Á¶°ÇºÎ È®·üÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °ÍÀÌ´Ù.
*º£ÀÌÁî ±ÔÄ¢À» »ç¿ëÇÏ¿© Pr¸¦ °è»êÇϱâ À§ÇØ, Pr¿Í Pr¸¸ ¾Ë¸é µÈ´Ù. PrÀÇ °ªÀº µ¡¼À±ÔÄ¢À» ÅëÇÏ¿© Pr¿Í Pr·Î ºÎÅÍ ±¸ÇØÁü.
*BayesÀÇ ±ÔÄ¢Àº ¾Õ¿¡¼­ ¹è¿î Á¶°ÇºÎ È®·üÀÇ Á¤ÀÇ¿¡ ¿¬°á±ÔÄ¢À» Àû¿ëÇØ ¾ò¾îÁø´Ù.
Pr=
=
¿¹) ȯÀÚ°¡ È«¿ª¿¡ °É·Á È«¹ÝÀÌ ³ªÅ¸³ª´Â »óȲ. ȯÀÚ¿¡°Ô È«¹ÝÀÌ ³ªÅ¸³µÀ» ¶§ È«¿ª¿¡ °É·ÈÀ» È®·ü PrÀ» ¾Ë°í ½Í´Ù.
È«¿ª°ú È«¹Ý¿¡ ´ëÇØ¼­ µÎ °³ÀÇ Ç¥º»°ø°£À» Á¤ÀÇÇÏÀÚ.
£ºÈ«¿ª °É¸², È«¿ª ¾È °É¸², £ºÈ«¹ÝÀÖÀ½ , È«¹Ý ¾øÀ½
´ÙÀ½ È®·üÀ» ¾Ë°í ÀÖ´Ù.
Pr=0.4, Pr=0.7, Pr=0.6
º£ÀÌÁî ±ÔÄ¢À» ÀÌ¿ëÇÏ¿© Pr¸¦ ±¸ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
Pr=
¿¹)ºí·Ïµé±â
B=¹èÅͱâ ÃæÀü¿Ï·á, M=ÆÈÀÌ ¿òÁ÷ÀÓ, L=ºí·ÏÀ» µé¼öÀÖÀ½, G=°è±â°¡ ¹èÅͱⰡ ÃæÀüµÊÀ» ¾Ë·ÁÁÜ
¿¬¼â¹ýÄ¢À» »ç¿ëÇØ¼­ ¾òÀº ½Ä
ºÎ¸ð¸¦ °¡Áö°íÀÖÁö ¾ÊÀº³ëµåÀÇ ¼±ÇèÀûÈ®·ü P(L)=0.7
¡ÜL
P(B)=0.95
¡ÜB P(M|B,L)¡¦(»ý·«)
Âü°í¹®Çå
http://www.aistudy.co.kr/bayes.htm
http://www.aistudy.co.kr/probabilitynegative.htm
http://www.howon.ac.kr/~ktlim/lecture/ai/chp14.pdf
http://ai.tnut.ac.kr/lecture.htm
http://aisol.pknu.ac.kr/~lecture/ai.html
http://www.aistudy.co.kr/expert%20system/uncertainty.htm
http://nlp.korea.ac.kr/~bewise/research/retmodel2.html
http://ailab.kangnung.ac.kr/lecture/lecture.htm



📝 Regist Info
I D : jjmb*****
Date : 2012-10-31
FileNo : 16042067

Cart