(이산분포-1)베르누이 분포

지겹게도 듣게 되는 분포 중에 하나이다. 정의도 간단하다, "일어나냐" "안 일어나냐" 2가지 상황만 있으며, 발생할 확률을 의미한다. 

예도 흔한 이야기들이다(동전 던지기, 주사위에서 짝수냐 홀수냐 등)

왜 매번 이녀석이 항상 나오는 것일까?

 

이유는 간단하다, 이산분포는 거의 모두 베르누이를 통해 형성된 새로운 가능성이기 때문이다.

 

그래서 베르누이 분포가 아닌 베르누이 시행이라고 더 많이 말한다.

 

딥러닝에서는 이론적이 부문에서 베르누이를 자주 볼 수 있지만, 점점 잘 안보인다, 근데 없는게 아니라 항상 존재하기 때문에 그만큼 중요하다

 

이렇게 설명하면, 보통 초창기에 "제대로 하고 넘어가야지!"라고 하지만, 의미가 없었다, 결국은 다른 분포를 공부하면서 자연스럽게 외워졌다,

하지만 다른 분포가 뭔가 잘 이해가 가지 않는 경우 베르누이 시행을 하고 있다는 것을 까먹었을 가능성이 크다. 

 

 

간단한 분포인 만큼 계산도 간단하다. (참고로 나도 처음에는 "분산을 유도하는 과정들을 다 기억해야지!"라는 마인드로 시작했다만, 딱히 그걸 안다고 뒤에 내용을 새로운 관점으로 바라 볼 수 있는것도 아니고, 학습 속도를 더 늦출 뿐이다)