비 지도 학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 일종으로, 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속한다. 이 방법은 지도 학습(Supervised Learning) 혹은 강화 학습(Reinforcement Learning)과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는다. 위키피디아에서 가져왔습니다..

베이즈 확률론(Bayesian probability)은 확률을 ‘지식 또는 믿음의 정도를 나타내는 양’으로 해석하는 확률론이다.[1] 확률을 발생 빈도(frequency)나 어떤 시스템의 물리적 속성으로 여기는 것과는 다른 해석이다. 이 분야의 선구자인 18세기 통계학자 토머스 베이즈의 이름을 따서 명명되었다. — Wikipedia

지난 이야기 베이시안 통계 첫걸음이 이틀 만에 엄청난 뷰 카운트를 찍었습니다! 자, 여러분의 성은에 힘입어 베이시안 통계 2탄을 준비했습니다~ 백문이 불여일견! 이번 스토리에서는 실제로 확률이 어떻게 업데이트 되는지를 보겠습니다. 이 글 맨 아래 선물 (R 코드) 이 있습니다~!

동기부여를 위해 오늘의 마지막 결과물을 미리 살짝 공개할게요!