Study Log/PRML(Bishop) (1) 썸네일형 리스트형 [내 맘대로 이해하는 PRML] 2. 확률분포(1) 2. 확률 분포 이 장에서 논의하는 분포의 역할들 중 하나는 한정된 수의 관찰 집합 $x_1, ..., x_N$ 이 주어졌을 때, 확률 변수 $x$의 확률 분포 $p(x)$를 모델링하는 것이다. 이를 밀도 추정(density estimation) 문제라 한다. 이 장의 목표를 위해 모든 데이터 포인트들을 독립적이며, 동일하게 분포(iid)한다 라고 가정한다. 밀도 추정 문제는 크게 2가지로 나누어 접근할 수 있다. 매개변수적(parametric) 접근법 비매개변수적(non-parametric) 접근법 1) 매개변수적(parametric) 접근법 이항분포, 다항분포, 가우시안(Gaussian)분포, 디리클레(Dirichlet)분포 등은 작은 수의 조절 가능한 매개변수에 의해 결정된다. 이 분포들을 이용하여.. 이전 1 다음