Mathematics 44

[Bayesian] Bayesian Deep Learning - Probability

본 자료는 edwith 최성준님이 강의하신 Bayesian Deep Learning 강의를 참고하였다. 핵심 키워드 Probability, Sample space, Random experiment, Probability mass function, BayesTheorem, Expectation Probability 공정한 주사위 게임을 예로 들어보자. σ-field 는 power set이 될 것이고, subset은 A가 될 것이다. 여기서 주사위가 1이 나올 확률은 얼마인지 정의할 수 있어야 하고, 1이 나오거나 6이 나올 확률, 주사위가 1~5 사이에 하나가 나올 확률이 얼마인가에 대해서 정의할 수 있어야한다. 모든 가능한 조합을 표현할 수 있어야 하기 때..

[Bayesian] Bayesian Deep Learning - Measure theory

본 자료는 edwith 최성준님이 강의하신 Bayesian Deep Learning 강의를 참고하였다. 핵심 키워드 Measuretheory, Measure , Set function, Sigma field, Measurable space Measure Theory (e.g. 몸무게, 나이 등 ) set function : a function assigning a number of a set ( e.g. cardinality , length , area ) set을 2차원 공간이라고 친다면, 그 공간 사이에서 원을 그렸을 경우 원 안의 면적을 재는 것. σ-field B : a collection of subsetsof U such..

[Bayesian] Bayesian Deep Learning - Set theory

본 자료는 edwith 최성준님이 강의하신 Bayesian Deep Learning 강의를 참고하였다. 핵심 키워드 Set theory, Set, Element, Cardinality, Countable, Function, Mapping Set theory set / element / subset / universal set / set operations 대학교로 예를 들자면, set은 대학교를 지칭하고, 교수님, 자연계열 학생, 공대생 등등 그러면 element는 각 사람들에 해당하는 것이 될 것이고, subset은 수학과, 기계공학과 등 학과별 집합이 된다. universal set은 학교 내에 포함되는 모든 사람이라 볼 수 있다. $set\ o..

[Statisctics] Maximum Likelihood Estimate

MLE란? Maximun Likelihood method라고도 불리며, 최대우도법이라고 한다. 어떤 사건이 일어날 가장 높은 확률 값을 찾는 것이라고 볼 수 있다. 어떤 모수 θ로 결정되는 확률변수의 모임 Dθ=(X1,X2,...,Xn)이 있고, Dθ 의 확률변수가 f라고하면 f에 대해서 가능도 Lθ는 다음과 같이 표현할 수 있다. Lθ=fθ(x1,x2,...,xn) θ^=argmaxL(θ)θ 만약 $X_{1},X_{2},....

1 2 3 4 5
반응형