Bayesian

Bayesian은 확률론의 한 접근 방식으로, 주어진 데이터에 대한 신념이나 가설을 업데이트하는 방식입니다. 이 접근 방식은 베이즈 정리를 기반으로 하며, 사전 확률(prior probability), likelihood(우도), 그리고 사후 확률(posterior probability)의 개념을 포함합니다. 사전 확률은 어떤 사건에 대한 초기 믿음을 나타내고, likelihood는 주어진 데이터가 특정 가설 하에서 발생할 가능성을 나타냅니다. 마지막으로, 사후 확률은 주어진 데이터를 관찰한 후에 가설에 대한 업데이트된 믿음을 나타냅니다. Bayesian 통계는 여러 분야에서 활용되며, 머신러닝, 의학, 경제학, 생물학 등에서 모델링 및 의사결정에 자주 사용됩니다. Bayesian 접근법은 불확실성을 자연스럽게 다루며, 데이터가 추가됨에 따라 지속적으로 신념을 수정할 수 있는 유연성을 제공합니다.