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카테고리: 확률통계

확률통계Posted on2020년 10월 5일

선형회귀에 대한 정확한 이해(모집단의 모수와 모델의 모수 개념)

Mean Squared Error 에 대한 정확한 이해 – 복사본

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선형대수학Posted on2020년 4월 8일2020년 4월 8일

PCA 에서 eigen value 가 Variance를 최대화를 나타내는 이유

X 에대한 가정이 없어서 확인필요       

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확률통계Posted on2020년 1월 5일2020년 1월 5일

선형회귀 정리

나중에 마저 더 정리

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확률통계Posted on2019년 8월 22일2019년 11월 10일

주성분 분석(PCA)를 이용해 통계적으로 독립인 데이터로 만드는 방법

선형대수학에서 배운 PCA 를 통해 데이터를 통계적으로 독립인 데이터로 전처리하는 방법을 배워본다. 먼저 통계적으로 독립인 전처리를 수행하는 PCA를 수식으로 표현 후 실제 예제 데이터를 사용해…

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확률통계Posted on2019년 8월 11일2019년 11월 10일

MLE(최대가능도추정)과 Bayes 이론 이해

예전에 공부했을 때 이해가 안되서 어렵다고 느꼈는데, 정의를 눈여겨 보지 않아서 그랬던 것이다. 정의에 중요함을 다시 느낌.   Sample 의 Definition : 서로 독립이고 동일한…

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확률통계Posted on2019년 5월 13일2019년 11월 10일

회귀모델에서이 독립변수 선택의 기준

Logistic Regression에 대해서 공부하던 중 수식 유도 후, 모형의 적합성 검정 및 회귀계수 유의성 검정에 대한 부분에서 AIC를 사용하는 이유에 대해 궁금해 공부해봤다. 좀더 공부가…

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확률통계Posted on2019년 4월 19일2019년 11월 10일

2. 확률, 분포, 몇 가지 정리

이번 내용은 확률에 대한 basic한 concept을 복습한 내용입니다.

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확률통계Posted on2019년 4월 18일2019년 11월 10일

1. MLE 와 MAP

 youtube : AAILab Kaist 를 base로 공부한 내용 입니다.   설명전 낯설었던 개념의 정의: bayes theorem에서 중요한 점은 다음과 같다. 두 가지 관점 : MLE(Maximum…

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