베이지안 통계입니다. 아래 간단한 설명을 한 글이 있습니다. https://datanovice.tistory.com/entry/%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%A7%80%EC%95%88-%EC%9D%B4%EB%A1%A0vs-%EB%B9%88%EB%8F%84%EC%A3%BC%EC%9D%98 베이지안 이론(vs 빈도주의) 베이지안 이론은 머신러닝에 있어서 아주 중요합니다. 보통 ML에서 쓰이는 데이터는 일반 확률론으로는 한계가 있고 ML자체가 특정 가성의 확률을 높이는 최적화된 모델을 찾는 것을 목적으로 datanovice.tistory.com 📌 베이지안 정리 우리가 알고싶은, 관심있는 파라미터를 $\theta$라고 해봅시다. 빈도주의의 경우 이 $\theta$를 알려지지 않은 상수라고 봅니다. 반..
📊 Statistics for Basic/Bayesian(베이지안 통계)
베이지안 이론은 머신러닝에 있어서 아주 중요합니다. 보통 ML에서 쓰이는 데이터는 일반 확률론으로는 한계가 있고 ML자체가 특정 가성의 확률을 높이는 최적화된 모델을 찾는 것을 목적으로 하는 것이니까요. 📌 베이지안 vs 빈도주의 아마 베이지안에 대해 공부하시면 많이 들으셨을 주제 입니다. 정말 쉽게 설명해봅시다. 빈도주의 확률을 성공 횟수/전체 횟수의 극한으로 봅니다. 동일한 수행이 무한히 반복했을 때의 빈도를 말합니다. 말이 어렵지만 예를 들어봅시다. 동전 던지기입니다. 우리는 당연하게도 앞면이 나올 확률 0.5, 뒷면이 나올 확률 0.5로 알고 있습니다. 왜 일까요? 동전은 5번 던졌을 때, 앞면이 4번이 나올수도 있습니다. 하지만 동전을 무수히 즉, 무한대로 던지다보면 결국 0.5에 수렴하기 때문..
