공부/인공지능 기초 썸네일형 리스트형 머신러닝을 공부하면서 알아야할 통계 이론 1. 기술 통계 (Descriptive Statistics)평균 (Mean), 중앙값 (Median), 최빈값 (Mode): 데이터의 중심 경향분산 (Variance), 표준편차 (Standard Deviation): 데이터가 평균을 중심으로 얼마나 퍼져 있는지사분위수 (Quartiles), IQR (Interquartile Range): 데이터의 분포와 범위왜도 (Skewness), 첨도 (Kurtosis): 데이터의 비대칭성과 꼬리의 두께2. 확률 이론 (Probability Theory)확률 분포 (Probability Distributions): 데이터의 패턴을 모델링정규 분포 (Normal Distribution), 이항 분포 (Binomial Distribution), 포아송 분포 (Poiss.. 더보기 손실 함수(MSE, RMSE, Binary Crostentropy, Categorical CE, Sparse CCE) 더보기 선형 회귀 더보기 인공지능 관련해서 공부한 것을 그냥 휘갈기는 블로그입니다. 석사 과정을 진행하면서 기초도 중요하지만 사실 자주 사용하지 않으면 금방 까먹어 버리고 암기같은 건 잘 못해서 그냥 아이패드나 메모장이나 그때 그때 배운걸 스크랩하거나 휘갈긴걸 올립니다 아이패드 필기로 한건 악필이니 잘 모르겠는 글씨는 편하게 댓글 남겨주세요 더보기 이전 1 다음
