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브렌쏭의 Veritas_Garage

[BoostCourse] 확률론

딥러닝과 확률론이전에 언급했던 Loss function 은 L1, L2 Norm의 공식을 이용한다.회귀분석에서 예측오차의 분산을 가장 최소화하는 방향으로 학습하도록 유도 (L2 Norm)분류문제에서는 교차엔트로피를 사용하여 모델예측의 불확실성을 최소화하는 방향으로 학습을 유도한다.확률분포 : 데이터의 초상화데이터 공간은 x * y 라고 표기하고 D는 데이터 공간에서 데이터를 추출하는 분포데이터는 확률변수로 (x, y)~D 라고 표기이산확률변수 VS 연속확률변수Discrete: 이산형Continuous: 연속형각 데이터 공간으로 인해 결정되는 것이 아니다.확률 분포의 종류에 따라 결정되는 것.이산확률변수확률변수가 가질 수 있는 모든 경우의 수를 고려해 확률을 더해서 모델링한다.연속확률변수데이터 공간에 정의..
[Project_하다]/[Project_공부] 2024. 7. 5. 16:14
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