정의

x가 범주 상태에 따라 분포가 달라지는 연속 확률 변수이고 p(x|ω) 형태로 표현된다고 가정합니다. 이는 "클래스 조건부 확률" 함수, 즉 범주 상태가 ω일 때 x의 확률 함수입니다.

클래스 조건부 확률 함수 $latex P\left(X | w_{i}\right) $는 알려진 클래스의 특징 공간에서 고유값 X가 발생할 확률 밀도를 나타내며, 이는 속성 X가 샘플의 $latex w_{i}$ 클래스에서 어떻게 분포되어 있는지를 나타냅니다.

관련 개념 간의 차이점

$latex P\left(X | w_{1}\right) $ 、 $latex P\left(X | w_{2}\right) $ 、 $latex P\left( w_{1} | X\right) $ 、 $latex P\left( w_{2} |

$latex P\left(X | w_{1}\right) $와 $latex P\left(X | w_{2}\right) $는 동일한 조건 X에서 $latex w_{1} $와 $latex w_{2} $가 발생할 확률입니다. $latex P\left(X | w_{1}\right) $ > $latex P\left(X | w_{2}\right) $ 이면 조건 X에서 사건 $latex w_{1}$가 발생할 확률이 사건 $latex w_{2} $가 발생할 확률보다 크다는 결론을 내릴 수 있습니다.

$latex P\left( w_{1} | X\right) $와 $latex P\left( w_{2} | X\right) $는 모두 각각의 조건에서 X가 나타날 확률을 나타냅니다. 둘 사이에는 아무런 연관성이 없으며, 둘을 비교하는 것은 의미가 없습니다. $latex P\left( w_{1} | X\right) $와 $latex P\left( w_{2} | X\right) $는 서로 다른 조건에서 논의된 문제이지만, $latex w_{i}$와 $latex w_{i}$의 두 가지 유형만 존재하더라도 $latex P\left( w_{1} | X\right) $ + $latex P\left( w_{2} | X\right) $ ≠1입니다. $latex P\left( w_{1} | X\right) $가 $latex P\left( w_{2} | X\right) $보다 크다는 것만으로 X가 일류일 가능성이 더 높다는 것을 의미하지는 않습니다. 사전 확률 요소를 고려해야만 조건 X에서 $latex w_{i}$ 또는 $latex w_{i}$로 판단될 가능성이 더 높은지 여부를 결정할 수 있습니다. (베이즈 공식 참조)