대학원 일기

통계학 통계적모델링 통계적 모델링은 적절한 가정 위에서 확률분포를 추정(inference)하는 것이 목표이며, 기계학습(ML)과 통계학이 공통적으로 추구하는 목표이다. 그러나, 유한한 개수의 데이터만 관찰해서 모집단의 분포를 정확하게 알아낸다는 것은 불가능 하므로, 근사적으로 확률분포를 추정할 수 밖에 없다. - 데이터가 특정 확률분포를 따른다고 선험적으로(a priori) 가정한 후 그 분포를 결정하는 모수(parameter)를 추정하는 방법을 모수적(parametric) 방법론이라고 한다 - 특정 확률분포를 가정하지 않고 데이터에 따라 모델의 구조 및 모수의 개수가 유연하게 바뀌면 비모수(nonparametric) 방법론이라고 한다. 기계학습의 방법론은 대부분 비모수 방법론에 속한다. 비모수 방법론은..