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Probability Tag

22 11월

확률 분포에 대한 간략한 소개

by Nepirity
in Technology
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확률은 한 사건의 가능성을 계산하는 것 이상으로 사용될 수 있습니다. 가능한 모든 결과의 가능성을 요약 할 수 있습니다.확률에는 확률 변수라고 하는 흥미로운 것이 있으며 확률 변수에 대한 각 가능한 결과와 확률 간의 관계를 확률 분포라고합니다.확률 분포는 확률의 중요한 기본 개념이며 일반적인 확률 분포의 이름과 모양은 익숙할 것입니다. 확률 분포의 구조와 유형은 계량형 또는 이산형과 같은 확률 변수의 속성에 따라 달라지며, 이는 분포를 요약하는 방법 또는 가장...

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22 11월

작업된 예제로 확률에 대한 직관을 개발하는 법

by Nepirity
in Technology
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확률 계산은 직관적이지 않습니다.우리의 두뇌는 문제를 생각하고 확률을 올바르게 계산하는 대신 지름길을 택하고 잘못된 답을 얻는 데 너무 열심입니다.응용 확률의 고전적인 문제를 해결하는 것이 문제를 명확하게 하고 직관을 개발하는 데 유용할 수 있습니다. 생일 문제, 남자 또는 여자 문제, 몬티 홀 문제와 같은 이러한 문제는 올바른 해결책에 도달하기 위해 주변 확률, 조건부 확률 및 결합 확률의 규칙을 신중하게 적용해야 한다는 것을 보여줍니다.이 게시물에서는 고전적인 사고...

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21 11월

확률을 위한 머신러닝 (7일간의 미니 코스)

by Nepirity
in Technology
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확률에 대한 머신러닝 속성 과정.7일 안에 머신러닝에 사용된 확률을 파악하세요.확률은 머신러닝의 기반이 되는 수학 분야입니다.확률은 많은 난해한 이론과 발견이 있는 넓은 분야이지만 머신러닝 실무자에게는 현장에서 가져온 너트와 볼트, 도구 및 기호가 필요합니다. 확률이 무엇인지에 대한 견고한 기초가 있으면 연구에 좋은 부분이나 관련성 있는 부분에만 집중할 수 있습니다.이 집중 과정에서는 7일 만에 Python을 사용하여 머신러닝에 사용되는 확률론적 방법을 시작하고 자신 있게 이해하고 구현하는 방법을 알아봅니다.이 집중...

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18 11월

머신러닝을 위해 확률을 배우는 5가지 이유

by Nepirity
in Technology
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확률은 불확실성을 정량화하는 수학 분야입니다.그것은 부인할 수 없이 머신러닝 분야의 기둥이며 많은 사람들이 시작하기 전에 공부해야 할 전제 조건으로 권장합니다. 이것은 오해의 소지가 있는 조언인데, 일단 확률은 실무자가 그것을 해석할 응용 머신러닝 프로세스의 맥락을 갖게 되면 더 의미가 있기 때문입니다.이 게시물에서는 머신러닝 실무자가 기술과 능력을 향상시키기 위해 확률을 연구해야 하는 이유를 알아봅니다.이 게시물을 읽은 후 다음을 알게 될 것입니다.모든 사람이 확률을 배워야 하는 것은 아닙니다....

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