Vie d'Anaelle

딥러닝이란? 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions)를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합(1) 알고리즘 종류 각 알고리즘은 별개의 컨텐츠로 다루겠습니다! 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 심층 신경망의 문제점 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 제한 볼츠만 머신 (Restricted Boltzmann Machine, RBM) 심층 신뢰 신경망 (Deep Belief Network, DBN) 심층 Q-네트워크(Deep Q-Networks) Hyper Parameter 모델링 할 때 사용자가 직접 세팅하는 값. Heuristic(inform..

정의: 정규분포로부터 구한 독립인 두 표본의 분산비에 대한 분포 분산이 같은 두 정규모집단으로부터 크기 n1과 크기 n2의 확률표본을 반복하여 독립적으로 추출한 후 구한 두 표본분산의 비율들의 표본분포는 F분포를 따른다. F 확률변수는 다음과 같이 분자의 자유도 (n1-1)이고 분모의 자유도 (n2-1)인 F 분포를 따른다. 용도: 우도비검정(Likelihood Ratio Test, 로지스틱 회귀분석을 비록하여 일반화 선형모형에서 유의한 독립변수를 선택하는 주요한 방법 중 하나. 두 개의 모형의 우도의 비를 계산해서 두 모형의 우도가 유의한 차이가 나는지 비교) 분산분석 및 회귀분석 두 모분산의 비교, 추정 및 검정 특성: 항상 양의 값을 가지며, 비대칭(오른쪽으로 긴 꼬리)적인 분포모양을 가진다. 단일..

편의가 있다는 것(=Bias)은, 추정량의 기대치가 모수와 같지 않다는 것. 그 오차가 작을 수록 좋다. 어떤 통계량의 확률분포가 점선처럼 나타난다면, 그 통계량의 기대치가 모수와 같기 때문에 그 통계량은 불편추정량이다. 추정하려는 모수를 𝜽로 표현하고 표본에서 구한 통계량을 𝜽^(theta hat) 이라고 나타낼 때 E(𝜽^)=𝜽가 성립하면 그 추정값인 𝜽^는 불편추정량이라고 함. 즉 올바른 추정량이라는 것이다.

지난 카이스트 대학원 입시에서 서류는 통과했으나 면접에서 전공지식이 부족한 것을 많이 느껴 이번에는 전공면접 대비를 제대로 해 보려고 한다. 통계 1. 코로나 진단키트 1종오류, 2종오류 높은것 중 어떤걸 선택? 만약 검사수가 엄청 늘어난다면? 2. 두 집단의 평균의 차이알고싶을땐 어떤검사? 3. 큰수의법칙과 중심극한정리의 차이? 4. 표준오차와 표준편차의 차이 5. 조건부확률이란? 6. 최대우도추정법이란? 7. Variance를 구할 때, N대신에 N-1로 나눠주는 이유는 무엇인가? 8. Unbiased Estimation란? 9. covariance/correlation 이란? 10. P-value란? 11. t-test, 카이제곱 test? 12. t분포 13. F분포 14. 베르누이분포 15. 이..