사전 확률(프라이어)
term_id: prior
Category: basic_concepts
Definition
‘프라이어(Prior)‘는 새로운 관측치를 반영하기 전에 변수에 대해 가지고 있는 기존 신념이나 역사적 데이터를 의미합니다. 베이지안 추론에서 프라이어는 관측된 데이터의 우도(likelihood)와 결합하여 사후 확률(posterior)을 도출하는 데 사용됩니다.
Summary
베이지안 통계학에서, 새로운 증거나 데이터를 관측하기 전 매개변수에 대한 지식이나 믿음을 나타내는 확률 분포입니다.
Key Concepts
- 베이지안 추론(Bayesian Inference)
- 확률 분포(Probability Distribution)
- 정규화(Regularization)
- 사후 확률(Posterior)
Use Cases
- 베이지안 신경망 구현
- L1/L2 정규화를 프라이어 적용
- 새로운 검사 결과로 의료 진단 업데이트