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10_Wiki/Topics/Probability-Theory-Foundations.md

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-# Probability Theory Foundations (확률론 기초)
+# [[Probability Theory]] Foundations (확률론 기초)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "세상의 모든 우연과 불확실성을 수치화된 '확신'의 언어로 번역하여, 기계가 가설을 세우고 결론을 내릴 수 있는 논리적 기반을 제공하라" — 무작위 현상을 수학적으로 모델링하고 분석하여, 어떤 사건이 발생할 가능성을 측정하는 수학적 학문.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **추출된 패턴:** "Axiomatic Reasoning and Distributional Modeling" — 표본 공간(Sample Space) 내에서 사건이 발생할 확률의 공리를 세우고, 무작위 변수(Random Variables)의 분포를 통해 현상의 기저를 설명하는 패턴.
+- **추출된 패턴:** "Axiomatic [[Reasoning]] and Distributional Modeling" — 표본 공간(Sample Space) 내에서 사건이 발생할 확률의 공리를 세우고, 무작위 변수(Random Variables)의 분포를 통해 현상의 기저를 설명하는 패턴.
 - **핵심 개념:**
-    - **Probability Axioms:** 모든 확률은 0과 1 사이이며, 전체 합은 1임.
+    - **Probability [[Axioms]]:** 모든 확률은 0과 1 사이이며, 전체 합은 1임.
     - **Random Variables:** 무작위 사건의 결과를 수치로 매핑 (이산형 vs 연속형).
     - **Distributions:** 데이터의 형태를 결정 (정규분포, 베르누이, 포아송 등).
     - **Central Limit Theorem (중심극한정리):** 표본이 커질수록 평균의 분포는 정규분포에 수렴한다는 통계의 핵심 정리.