http://en.wikipedia.org/wiki/Bayes'_theorem
첫번째 바구니 : 초콜렛 쿠키(10), 일반쿠키(30)
두번째 바구니 : 초콜렛 쿠키(20), 일반쿠키(20)
쿠키를 하나 뽑았는데 일반 쿠키가 나왔다. 첫번째 바구니에서 뽑았을 확률
조건부 확률로 표현하면
일반쿠키를 선택했는데 첫번째 바구니일 확률
P(첫번째바구니 | 일반쿠키) = ?
첫번째 바구니 = A
일반 쿠키 = B
일반 쿠키를 뽑을 확률 P(일반쿠키) = 50/80 ( 일반쿠키 / 전체쿠키 ) , P(B) = 0.625
첫번째 바구니를 선택할 확률 P(첫번째바구니) = 1/2 ( 첫번째바구니수 / 전체바구니수 ) ,P(A) = 0.5
첫번째 바구니를 선택하고서 일반쿠키를 선택할 확률 P(일반쿠키 / 첫번째 바구니)
(첫번째 바구니의 일반 쿠키수 / 첫번째 바구니의 전체 쿠키수) = 30/40 = P ( B | A ) = 0.75
P(A | B) = ( P ( B | A) * P(A)) / P(B) = (( 0.75 ) * 0.5) / 0.625 = 0.6
쿠키를 하나 뽑았는데 초코렛 쿠키가 나왔다. 첫번째 바구니에서 뽑았을 확률
P(첫번째바구니 | 초콜렛쿠리) = ?
첫번째 바구니 = A
초코렛 쿠키 = B
초코렛 쿠키를 뽑을 확률 P(B) = 30 / 80 = 0.375
첫번째 바구니를 선택할 확률 P(첫번째바구니) = 1/2 ( 첫번째바구니수 / 전체바구니수 ) ,P(A) = 0.5
첫번째 바구니를 선택하고서 초콜렛쿠키를 선택할 확률 P(초콜렛쿠키 / 첫번째 바구니)
(첫번째 바구니의 초콜렛 쿠키수 / 첫번째 바구니의 전체 쿠키수) , P ( B | A ) = 10 / 40 = 0.25
P(A | B) = ( P ( B | A) * P(A)) / P(B) = (( 0.25 ) * 0.5) / 0.625 = 0.2 (
P(A | B) = ( P ( B | A) * P(A)) / P(B) = (( 0.25 ) * 0.5) / 0.375 = 0.3333
'검색' 카테고리의 다른 글
LSH(Locality sensitive hashing) (0) | 2008.10.07 |
---|---|
index-compression( relative-10 ) (0) | 2007.12.14 |
끝음절 차트 (0) | 2007.06.13 |
다음 검색에 대한 오해?(google...) (0) | 2007.01.06 |