[머신러닝] 확률 기초정리

확률에 대해 공부해 보자

 

 

경우의 수

어떤 사건에 대하여 일어날 수 있는 모든 경우에 대한 가짓수를 의미한다.

 

P(확률) = (사건 A가 일어나는 경우의 수) / (모든 경우의 수)

 

예제를 통해 익혀보자.

 

 

주사위를 던졌을때 짝수가 나올 확률 구하기

 

def probability(space, event):
    return len(event)/len(space)
    
space = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
event = {2, 4, 6}

result = probability(space, event)

print(result)

'''
0.5
'''

 

 

 

1~20까지 써있는 주사위를 던졌을때 3의 배수가 나올 확률

 

def probability(space, event):
    return event/space

def Multiple_of_3(inputNum):
    su = []
    count = 0
    for number in range(1, inputNum):
        if number % 3 ==0:
            su.append(number)
            count += 1
    return su, count

space = 20
su, event = Multiple_of_3(space)

print(su, event)

result = probability(space, event)
print(result)

'''
[3, 6, 9, 12, 15, 18] 6
0.3
'''

 

 

 

 

평균과 최빈값

 

def userSum(data):
    addData = 0
    for idxData in data:
        addData += idxData
    return addData

def Average(data):
    a = userSum(data)
    a = a/len(data)
    return a

data = [2, 3, 4, 5]

print(userSum(data))
print(Average(data))

'''
14
3.5
'''

 

 

 

편차와 분산

 

#편차
def Deviation(num):
    average = Average(num)
    diff = []
    for i in num:
        diff.append(i-average)
    return diff
 # 분산   
def Variance(num):
    devia = Deviation(num)
    squared_devia = []
    for i in devia:
        squeared_devia.append(i**2)
        sum_squeared_devia = sum(squared_devia)
        variance = sum_squared_devia/len(num)
    return variance