통계 빠개기(30)
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Rank in Matrix (Linear Algebra)
https://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=sw4r&logNo=221416614473&parentCategoryNo=&categoryNo=117&viewDate=&isShowPopularPosts=true&from=search [기초 선형대수] 행렬에서 Rank (랭크) 란? 선형대수에서 등장하는 Rank 라는 개념에 대해서 간략하게 알아보자. 위키의 정의를 우선 확인해보자. 여... blog.naver.com
2020.05.07 -
연속확률밀도함수에서의 Likelihood
https://bookdown.org/mathemedicine/Stat_book/probability-vs-likelihood.html 기초통계 개념정리 This is a basic statistics book written by JSKIM. bookdown.org
2020.04.28 -
[Q&A] SVD , PCA
http://doc.mindscale.kr/km/data_mining/qna_dm09.pdf 불러오는 중입니다...
2020.04.27 -
베이지안 vs 빈도주의
https://m.blog.naver.com/61stu01/221277477927 빈도론과 베이지안 방법론 비교 통계적 머신러닝을 공부하기 위해서는 확률을 바라보는 두 가지 큰 축인 빈도론(Frequentism)과 베이지안(... blog.naver.com
2020.04.26 -
통계 모델 비교
https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/10/04/comparison/ 머신러닝 기법 간 비교 · ratsgo's blog 이번 글에서는 다양한 머신러닝 모델을 서로 비교해 보면서 각 모델의 특징을 살펴보도록 하겠습니다. 이번 글은 An Introduction to Stastical Learning을 정리하였음을 먼저 밝힙니다. 그럼 시작하겠습니다. 선형회귀 vs K-NN 선형회귀는 모수적 기법(parametric method)입니다. 1차 선형식 모델을 가정하기 때문이죠. 명시적인 함수 형태의 모델을 가정하지 않는 비모수적 기법(non-parametric method)도 있 ratsgo.github.io
2020.04.26 -
About PCA
Principal Component Analysis https://www.youtube.com/watch?v=FhQm2Tc8Kic
2020.04.17