MLE

MLE(maximum likelihood estimation) -> 어떤 시행의 결과에 대해서 가장 발생 가능성이 높은 가설 H를 찾는 방법 그림과 같이 A와 B 모델의 결과를 나타내는 데이터가 5개가 있다. 주어진 데이터를 가지고 물어보는 데이터가 어느 데이터 모델인지 예측을 해보자 1. 주어진 모델들의 데이터와 물어보는 데이터가 앞면과 뒷면이 몇 번 나왔는지 구한다. 2. 각 모델을 분류(classification)를 하고 분류한 표에 해당 모델의 데이터 값을 정리한다. 3. 주어진 데이터에서 각 모델에 대한 precision을 구한다. A모델 : 주어진 데이터 3개에서 실제 앞면이 24번 나온 값에 앞면이 24번, 뒷면이 6번의 합으로 나눠준다. -> 0.8 B 모델 : 주어진 데이터 2개에서 실제..

Supervised learning 지도 학습(Supervised learning)은 입출력 관계의 쌍을 사용하여 매핑(mapping)을 학습한다. 표본이 n개인 데이터 집합 '(x1, y1, y1,…(xn, yn)'을 고려할 때, 예시는 "만약 집의 평방 피트가 x 평방피트라면 가격을 예측하라"이다. -> 목표 함수(빨간색 그래프)와 가설(주황색 그래프)의 차이를 최소화하고자 함 = 오류 함수( error function) -> Regression(회귀-회귀 분석 입력을 연속 출력으로 매핑) : 어떤 데이터들의 특징(feature)을 토대로 값을 예측하는 것. 결과 값은 실수 값을 가질 수 있다. -> classification(분류 - 입력 내용을 클래스 집합 중 하나로 매핑) : 어떤 데이터에 대해..