[ML] Joint Probability (결합 확률)
2개의 이상의 사건이 동시에 일어날 확률을 말한다. 서로 다른 사건 X와 Y가 있을 때 두 사건이 동시에 일어날 확률은 P(X, Y) 또는 P(X ∩ Y)로 나타낸다. 이 때, 사건 X와 Y는 독립 사건 (Independent)여야 한다. 종속 사건 (Dependent) 일 시엔 사용이 불가하다. 참고 - https://velog.io/@claude_ssim/%ED%99%95%EB%A5%A0%ED%86%B5%EA%B3%84-Joint-Probability-Marginal-Probability-Conditional-Probability - https://excelsior-cjh.tistory.com/193
기술(Tech, IT)/머신 러닝(Machine Learning)
2023. 9. 13. 06:56
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- I2C
- Computer Graphics
- socket programming
- defaultdict
- 파이썬
- 이코노미스트
- 소켓 프로그래밍
- tf-idf
- machine learning
- 오블완
- min heap
- Python
- 이코노미스트 에스프레소
- Android
- The Economist
- vertex shader
- C++
- java
- 티스토리챌린지
- join
- 리트코드
- 머신 러닝
- ml
- DICTIONARY
- The Economist Espresso
- Hash Map
- 투 포인터
- 안드로이드
- 딕셔너리
- leetcode
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함
반응형