부스트캠프 AI Tech 2기/2기 U-Stage
USTAGE - 확률론
확률론 맛보기 기계학습에서 사용되는 loss function(cost function)은 데이터공간을 통계적으로 해석해서 유도하게됨 L2 norm은 회귀분석에서 예측오차의 분산을 가장 최소화하는 방향으로 학습한다. Cross-entropy는 분류문제에서 모델예측의 불확실성을 최소화하는 방향으로 학습한다. 원래 데이터의 확률분포가 이산형이더라도 결합분포를 연속형으로 할 수 있음확률변수 종류 확률변수는 분포 D에 의해 구분된다. 1) 이산형 확률변수 확률변수가 가질 수 있는 경우의 수를 모두 고려하여 확률을 더해서 모델링함(질량함수) 연속하지 않는 값을 이용 \begin{equation} E(X)=\sum x f(x) \end{equation} 2) 연속형 확률변수 데이터 공간에 정의된 확률변수의 밀도위에서..
