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본 자료는 edwith 최성준님이 강의하신 Bayesian Deep Learning 강의를 참고하였다. 핵심 키워드 $Probability$, $Sample\ space$, $Random\ experiment$, $Probability\ mass\ function$, $Bayes' Theorem$, $Expectation$ Probability 공정한 주사위 게임을 예로 들어보자. $\sigma$-field 는 power set이 될 것이고, subset은 $A$가 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..

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

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, $set$은 대학교를 지칭하고, 교수님, 자연계열 학생, 공대생 등등 그러면 $element$는 각 사람들에 해당하는 것이 될 것이고, $subset$은 수학과, 기계공학과 등 학과별 집합이 된다. $universal\ set$은 학교 내에 포함되는 모든 사람이라 볼 수 있다. $set\ o..

MLE란? Maximun Likelihood method라고도 불리며, 최대우도법이라고 한다. 어떤 사건이 일어날 가장 높은 확률 값을 찾는 것이라고 볼 수 있다. 어떤 모수 $\theta$로 결정되는 확률변수의 모임 $D_{\theta} = (X_{1},X_{2},...,X_{n})$이 있고, $D_{\theta}$ 의 확률변수가 $f$라고하면 $f$에 대해서 가능도 $\mathcal{L}_{\theta}$는 다음과 같이 표현할 수 있다. $\mathcal{L}_{\theta} = f_{\theta}(x_{1},x_{2},...,x_{n}) $ $\hat{\theta} = \underset{\theta}{\text{argmax} \mathcal{L(\theta)}} $ 만약 $X_{1},X_{2},....