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🚗 Major Study (Bachelor)/🟥 Machine Learning13

MLE about Discrete & Continuous Distributions & Inference about the Exponential Family w.r.t Continuos Distribtion 변수가 이산적으로 발생하는지 연속적으로 발생하는 지에 따라 분포의 형태를 나눌 수 있다. 현재 Parameter Estimation에 대해서 다루고 있음을 기억해야 한다. 사실 분포를 가정하는 것이기 때문에 당연히 Parameter Estimation이다. 표기는 보통 다음과 같은 방식으로 한다. 변수, Type, Parameter를 작성한다. 위의 경우 Normal Distribution의 Type에서 평균과 분산에 해당하는 파라미터를 가지고 데이터를 추정하겠다는 뜻이 된다. 베르누이 분포는 두 가지의 결과만이 나오는 경우를 의미한다. 이 경우 모델 (Likelihood)은 발생하거나 발생 안하거나의 확률에 해당한다고 보면 된다. 그냥 간단하게 발생확률을 고려하면 된다. 총 N번 시행된다고 했을 때 각.. 2022. 11. 1.

What is Density Estimation? The Basic approach to Machine Learning Density Estimation is unsupervised learning task. unsupervised란 데이터에 해당하는 라벨이 존재하지 않은 상태로 학습이 진행되는 것으로 데이터의 분포를 파악하는 것이 주 Task이다. 그래서 Density Estimation의 목표는 Underlying Probablility distribution model로 해당 데이터의 분포 형태를 파악하는 것이다. 그래서 Likelihood라는 개념이 등장하는데, 말에서 알 수 있듯이 데이터의 발생확률을 추정하는 과정이 사용된다. Density Estimation을 할 때 하나의 중요한 가정이 존재하는데 이는 IID라고 불리는 Independently Identically Distributed의 성질이다. 이는 무슨.. 2022. 11. 1.

Machine learning 1주차 월요일 3 주차 끝나고 / 11주차 (Neural Net 공부 이후) 퀴즈 예정 2022. 8. 29.

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