인공지능개론 5주차
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학교수업
사전확률 : 증거와 무관한 확률 p(E|H) E가 오늘 비오면 H가 내일 비가 올 확률 LS : Likelihood of Sufficiency : 충분 가능성 - 증거 E가 있을 때 전문가가 가설 H를 신뢰하는 정도 - LS = p(E|H)/p(E|ㄱH) LN : 같은 증거 E가 없을 때 가설 H에 대한 불신의 정도 LN : 필요가능성이라 함 - p(ㄱE|H)/p(ㄱE|ㄱH) LS와 LN은 전문가가 준다. LS와 LN은 독립적인 수치다. 연관 X LS값이 크다 (LS>1) => 증거가 관찰되면 규칙이 가설을 강력히 뒷받침 LN값이 작다 (0 후건의 불확실성이 최초로 적용될 때 쓰임 -> 그 후, 차례로 사후 가능성을 구하는데, 규칙의 전건이 참이면 LS를 이용, 전건이 거짓이면 LN을 이용해 사전 가능성..