인공지능 기초 9 - 머신러닝과 수학 3
확률기반
- 확률 분포 모델
: 설명변수(독립변수)와 목적변수(종속변수)가 갖는 확률에 근거한 관계
- 측정오차
: 측정결과를 나타낼때 확률분포에 따라 발생한 오차
: 정규분포 등의 분포로 표현
기저함수
- 설명변수를 함수형태로 나타낸 것
: 확률 분포 모델에 따라 연속 확률 분포와 이산 확률 분포로 나뉨
- 정규분포
: 가장 많이 쓰이는 분포로 가우스분포라고도 함
- 감마분포
: 특정 수의 사건이 발생하기 까지 걸리는 시간에 대한 연속 확률 분포
- 베타분포
: 2개의 변수를 갖는 특수 함수인 베타 함수를 이용한 분포
- 디라클레분포
: 베타 분포를 다변량으로 확장한 다변량 베타 분포
- 베르누이 실행
: 동전던지기와 같이 결과가 두개중 하나 인것
- 음이향 분포
: r번 성공하는데 필요한 시행 횟수 k에 대한 분포
- 푸아송 분포
: 일정 시간 간격에 걸쳐 평균 r번 일어나는 현상이 k번 발생할 확률 분포
- 초기하분포
: 반복하지 않는 시도에서 사건이 발생할 확률 분포
- 로지스틱 분포
: 확률 변수가 특정 값 보다 작거나 같은 확률을 나타내는 누적 분포 함수
- 베이블 분포
: 물체의 부피와 강도의 관게를 나타내는 분포
경사하강법 / 최대가능도
- 손실함수의 최솟값을 구하는 방법
- 손실함수
: 회귀분석 시 오차를 제곱한 것의 합계를 목적함수로 설정한 함수
- EM알고리즘 (기대값 최적화 알고리즘)
: 최대가능도에서 최대가능도 추정량을 구하는 알고리즘
베이즈정리
- 두 종류의 조건부 확률 사이의 관계
- 베이즈 추론 : 관측하지 않은 데이터를 다루는 방법
- 베이즈 추정량 : 사후 분포의 평균 제곱 오차를 최소화하는 값
- 베이즈 판별 분석
: 데이터x가 어떤 모집단 분포에서 유래했는지 파악하는 방법
- 베이즈계층모델
: 자유도가 높은 통계모델을 설계할 수 있는 모델
- 베이즈 네트워크
: 확률 개념을 도입[해 추론 규칙을 개선한 전문가 시스템
: 불확실성을 포함한 사건의 예측과 관측 결과를 이용해 장애 진단에 사용하는 그래픽 확률 모델
몬테카를로 방법
- 의사 난수 발생 방법과 결정론적 문제를 확률 모델로 변형한 것
은닉 마르코프 모델
- 시계열 데이터의 혼합 분포 추정에 사용되는 모델