우도
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[기초통계 정리 2] - Probability, Likelihood, MLE와 Python 구현Programming & Machine Learning/Mathematics & Statistics 2018. 8. 5. 01:14
Deep Learning까지 가지 않더라도, 대부분의 머신 러닝의 개념에서는 확률과 우도의 개념이 빈번하게 등장한다. 그래서 기초 통계를 공부하던 도중, Probability와 Likelihood의 개념을 조금 더 자세하고 천천히 살펴보았다. 본 포스팅은 확률과 우도에 대한 기초적인 개념을 공부하고, 이를 간단한 Python 코드로 짜본 것이다. 1. Random Variable : 확률 변수 - 확률 변수의 정의 일반적으로, 변수라고 함은 특정한 하나의 숫자를 대표하는 것이다. 반면 확률 변수는 나올 수 있는 값들이 확률적 분포를 가지는 것이다. 머신 러닝에서의 확률 변수는 특정한 Vector, 혹은 숫자를 생성하는 기계에 비유할 수 있다. 확률은 0에서 1사이의 값으로 표현하지만, 확률 변수는 실수의..