week 4_Bayes' Theorem (Probability theory, including Bayes’ theorem)

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안녕하세요, HELLO

 

오늘은 Duke university에서 진행하는 기초 수학 강의인 "Data Science Math Skills"를 정리하려고 합니다. "Data Science Math Skills"의 강의 목적은 '수학 기호, 정의 등의 설명'을 통해 '데이터 사이언스를 위한 기초 수학 지식'을 쌓기 위함이며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다.

 

~Set theory, including Venn diagrams
~Properties of the real number line
~Interval notation and algebra with inequalities
~Uses for summation and Sigma notation
~Math on the Cartesian (x,y) plane, slope and distance formulas
~Graphing and describing functions and their inverses on the x-y plane,
~The concept of instantaneous rate of change and tangent lines to a curve
~Exponents, logarithms, and the natural log function.
~Probability theory, including Bayes’ theorem.

 

"Data Science Math Skills" (Duke University)의 4주차 "세부 강의 내용"의 강의 내용입니다.

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CHAPTER 1. 'Bayes' Theorem'

 

CHAPTER 2. 'The Binomial Theorem and Bayes' Theorem'

 

CHAPTER 3. 'Probability theory, including Bayes’ theorem 연습문제'

 

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CHAPTER 1. 'Bayes' Theorem'

 

□ Derivation

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□ Inverse probability

 

베이즈 정리를 대표적으로 활용하는 부분은 역확률 문제입니다. 조건부 확률 P(B∣A)를 알고 있을 때, 전제와 관심 사건의 관계가 정반대인 조건부 확률 P(A∣B)을 구하는 방법입니다.

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□ Updating probabilities

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□ Technical vocabulary

 

 

CHAPTER 2. 'The Binomial Theorem and Bayes' Theorem'

 

□ Introduction

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□ Binomial theorem

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□ With Bayes' theorem

 

반응형

 

CHAPTER 3. 'Probability theory, including Bayes’ theorem 연습문제'

 

■ 질문 1

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■ 질문 2

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■ 질문 3

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■ 질문 4

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■ 질문 5

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■ 질문 6

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■ 질문 7

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■ 질문 8

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■ 질문 9

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■ 마무리

 

"Data Science Math Skills" (Duke University)의 4주차 "세부 강의 내용"의 강의 내용입니다.

 

그럼 오늘 하루도 즐거운 나날 되길 기도하겠습니다

좋아요와 댓글 부탁드립니다 :)

 

감사합니다.