k-means clustering

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..
행복한쿼콰
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