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[머신러닝] Likelihood "우도" 란?

우리가 머신러닝을 공부하다보면 MLE(Maximum LIkelihood Estimation)을 많이 접한다. 여기서 의미하는 Likelihood가 무엇인가? 최대우도법(MLE)란 - 모수적인 데이터 밀도 추정 방법 - 파라미터 𝜃 = (𝜃1,𝜃2,..𝜃n)으로 구성된 어떤 확률밀도함수 P에서 관측된 표본 데이터 집합을 x = (x1,x2,..,xn)라 할 때, 이 표본들에서 파라미터 𝜃 = (𝜃1,𝜃2,..𝜃n)을 추정하는 방법이다. 좀 더 쉬운 이해를 위해 그림과 에시를 보면서 MLE를 더 잘 이해해보자 예시 ) 예를 들어 다음과 같이 데이터가 있다고 하자 x = { 1, 4, 5, 6, 9 } 이때 데이터 x는 아래 그림의 주황색 곡선과 파란색 곡선 중 어떤 곡선으로부터 추출되었을 확률이 더 높은가?..

Computer Science/Data Science 2022.08.21

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머신러닝 통계 1

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