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베이지안 추론 및 응용 2-1 베이지안 통계 베이지안 통계학은 실증적(Empirical) 통계학으로, 과거의 결과를 바탕으로 분석 및 예측하는 것 확률 이론의 분류 빈도 이론: 반복적인 사건의 빈도 베이지안 이론: 어떤 가설의 확률을 평가하기 위해 사전 지식을 갖추고, 관측 결과를 바탕으로 하는 '가능도(likelihood)'를 계산해 설정한 사전 지식을 보정하는 과정 수행 베이지안 이론은 기계 학습에서 많이 사용 베이지안 확률 확률 변수의 사전 확률과 사후 확률 사이의 관계를 나타내는 것 베이지안 정리(Bayesian Theorem)라고 부름 사전 확률(P(A), Prior Probability): 결과가 나타나기 전에 결정돼 있는 A(원인)의 확률 우도 확률(P(B|A), Likelihood Probability): A(원..
통계학 통계학 표본을 통해 전체 모지단의 모습을 예측하고, 표본이 모집단과 얼마나 일치하는지를 파악해 표본을 통해 모집단의 특성(평균, 분산)을 파악하는 것 통계 분석의 목적은 표본과 모집단 또는 모집단과 모집단 간의 '차이 검정'과 데이터를 구성하는 요소와 요소 간의 '인과 관계를 파악하는 것' 통계 분석의 기법 차이 검정을 위해 개발된 기법: T-test, Paired T-test, ANOVA, MANOVA, Chi-square, 프리드만 검정, 윌콕스 검정, 비율 검정, 부호 검정, Sign test 인과 관계를 위해 개발된 기법: 상관 분석, 회귀 분석, 로지스틱 회귀 분석, 구조 방정식 모형 통계학의 종류 기술 통계: 관측을 통해 얻은 데이터에서 그 데이터의 특징을 뽑아 내는 기술 추리 통계: 전체를 ..
함수 최적화 4-1 함수 최적화의 개념 두 변수를 선택해 산포도를 그린 후 두 변수의 관계를 분석하고, 둘의 관계를 설명할 수 있는 모델을 구함으로써 미래를 예측하는 것 변수의 상황 선형 상황: 변수의 산포도가 직선의 형태일 때 두 변수의 관계를 선형 함수로 나타낼 수 있음 비선형 상황: 변수의 산포도가 직선의 형태로 보이지 않을 때 두 변수의 관계를 비선형 문제라고 함 유사도 변수의 쌍이 얼마나 유사한지를 추측하는 과정 중 사용하는 개념 측정 기준 코사인 유사도 상관 계수 상관 함수 편집 거리 레벤슈타인 거리 해밍 거리 유클리드 거리, 마할라노비스 거리, 자카드 계수 4-2 회귀 분석 주어진 데이터를 바탕으로 이를 가장 잘 설명할 수 있는 함수(모형)를 만들고, 이를 이용해 예측하는 것 잔차(Residual): 예..

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