예니의 코딩일기

강의 베르누이 분포 "이항변수"(Binary Varaibles)는 0과 1로 구성된 집합을 치역으로 갖는 확률변수 입니다. 이항 분포 베타 분포

강의 확률 "표본집합"은 실험의 결과로 발생하는 모든 결과의 집합 입니다. "확률"은 집합의 부분집합을 실수값에 대응시키는 함수 입니다. 확률변수 "확률변수"(Random Variable)은 표본집합의 원소를 실수갑에 대응시키는 함수 입니다. "연속확률변수"(Continuous Random Variable)은 누적분포함수를 가진 확률변수에 대해 다음 식을 만족하는 확률밀도함수가 존재하는 확률변수 입니다. 확률변수 성질 덧셈법칙(Sum Rule) 곱셈법칙(Product Rule) 베이즈 확률(Bayes) 사후확률(Posterior) 사전확률(Prior) 가능도 혹은 우도(Likelihood) 경계확률(Nomalization) 기댓값과 분산 "기댓값"(Expectation)은 확률분포 하에서 함수의 평균값 ..

강의 기본 표기법 벡터 import numpy as np x = np.array(list) 행렬 import numpy as np A = np.array([ list1, list2 ... ]) 행렬의 곱셈 벡터 X 벡터 import numpy as np # 내적 x = np.array(list1) y = np.array(list2) x.dot(y) # 외적 x = np.expand_dims(x, axis=1) y = np.expand_dims(y, axis=0) np.matmul(x,y) 행렬 X 벡터 행렬 X 행렬 특수 행렬 정방행렬(Square Matrix) : 행과 열의 개수 동일 상삼각행렬(Upper Triangular Matrix) : 주대각선 아래 원소의 값이 모두 0인 정방행렬 하삼각행렬(L..

강의 Machine Learing "Machine Learning"은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘 연구 입니다. "Test Dataset"은 모델 평가를 위한 별도의 데이터 입니다. 학습 종류 지도 학습(Supervised Learning) : 목표값(Target)이 주어진 경우 분류(Classfication) : 목표값이 이산적인 경우 회귀(Regression) : 목표값이 연속적인 경우 비지도 학습(Unsupervised Learning) : 목표값(Target)이 없는 경우 군집(Clustering) 이론 확률 이론(Probability Theory) : 예측값의 불확실성을 정량적으로 표현할 수 있는 수학적인 프레임워크 결정 이론(Decision Theory) : 최적의 예측을 수..