02%20mathematics/09.03%20%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%A6%88%20%EC%B6%94%EC%A0%95%EB%B2%95

[utterances-bot]

9.3 베이즈 추정법 — 데이터 사이언스 스쿨

https://datascienceschool.net/02%20mathematics/09.03%20%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%A6%88%20%EC%B6%94%EC%A0%95%EB%B2%95.html

[bennykim1999]

rom sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

iris = load_iris()
sepal_length = iris.data[:, 0] # 꽃받침의 길이

표본분산 계산

sample_variance = np.var(sepal_length, ddof=1)
#prior dist.
prior_mean = 1
prior_variance=1

베이즈추정법에 의한 기댓값 추정

post_variance = 1/(1/prior_variance+len(sepal_length)/sample_variance)
post_mean = post_variance*(prior_mean/prior_variance + np.sum(sepal_length)/sample_variance)

print('베이지안 추정에 의한 꽃받침 길이의 기댓값:', post_mean.round(2))