IT기술노트/인공지능47 SVM I. 초평면을 이용한 데이터의 분류, SVM의 개요 가. SVM(Support Vector Machine) 정의 - 데이터가 사상 된 공간에서 경계선과 가장 근접한 데이터 간의 거리가 가장 큰 경계를 식별하는 지도학습 기반 분류 알고리즘 나. SVM의 특징 - 지도학습, 분류기법, 회귀분석 활용, 차원의 저주 회피 II. SVM의 모델 개념도 및 구성요소 가. SVM의 모델 개념도 - 초평면(Optimal Hyperplane)을 구하여 최대 마진 기준으로 데이터를 2개의 그룹으로 분류 나. SVM의 구성요소 구성요소 특징 설명 Optimal Hyperplane Positive, Negative - 데이터 분류의 기준이 되는 분류 경계선 Support Vector 초평면과 가장 가까운 위, 아래 점 - 학.. 2021. 3. 3. 베이즈 정리 I. 두 확률 변수의 사전확률과 사후확률 간 관계, 베이즈 정리의 개요 가. 베이즈 정리의 정의 - 두 확률 변수의 사전확률과 사후확률 간의 관계를 나타내는 확률 이론 나. 베이즈 정리의 활동영역 - 기계학습, 유전자검사, 스팸 필터링 II. 베이즈 정리에 대한 설명 가. 베이즈정리 설명을 위한 이론 이론 내용 조건부확률 - 어떤 사건이 이미 발생한 상태에서 다른 사건이 일어날 확률 결합확률 - 두 사건 모두 일어날 확률 사전확률 - 실제 확률 실험 시행 전에 사건 발생에 대해 이미 가지고 있는 사전지식 사후확률 - 어떤 사상을 인지한 후에 이들이 어떤 원인에 의해 출현한 것이라 생각되는 확률 나. 베이즈 정리의 주요 요소 요소 용어 설명 P(A) A의 사전확률 (a priori) - 어떠한 사건에 대한.. 2021. 3. 1. 조건부확률 I. 조건부확률의 개요 가. 조건부확률의 정의 - P(A|B)로 표기되며 사건 B가 주어진 조건하에서 사건 A가 일어날 확률 나. 조건부확률의 특징 - 사건 B를 기준으로 조건을 정의 - 사건 B의 확률에 대한 사건 A와 B 결합 사건 확률의 상대적 크기 II. 조건부확률의 개념도 및 수식 가. 조건부확률의 개념도 나. 조건부확률의 수식 2021. 3. 1. P-Value 1종 오류, 2종 오류 I. 유의 확률 P-Value 개요 가. P-Value의 정의 - 귀무가설로 정의한 모수에 대하여 해당 사건이 발생한 확률로, 귀무가설을 기각하는 것이 잘못 결정될 확률 II. P-Value의 개념도 및 오류 가. P-Value의 개념도 나. P-Value의 오류 구분 귀무가설이 사실 대립가설이 사실 귀무가설 채택 옳은 결정 2종 오류 귀무가설 기각 1종 오류 옳은 결정 1종 오류(α) - 귀무가설이 옳은데 귀무가설을 기각할 확률 2종 오류(β) - 귀무가설이 거짓인데 귀무가설을 기각 못할 확률 2021. 2. 25. 통계적가설검정 I. 통계적가설검정의 개요 가. 가설검정의 개요 - 표본에서 얻은 사실을 근거로 모집단에 대한 가설이 맞는지 통계적으로 검정하는 분석 방법 나. 가설의 종류 가설 기호 설명 귀무가설 H0 - 일반적으로 맞다고 가정하는 가설 - 특별한 입증 자료가 없으면 고수하려고 하는 보수적 설정 대립가설 H1 - 새롭게 맞다고 증명하려는 가설 - 표본에서 확실한 근거가 제시되어야 채택되는 가설 다. 검정 방법의 종류 - 양측 검정, 단측 검정 II. 가설검정의 개념도 및 구성요소 가. 가설검정의 개념도 나. 가설검정의 구성요소 구분 설명 신뢰수준 - 가설을 검정할 때 얼마나 빡빡하게 검정할 것인지 결정하는 수준 유의수준 - 가설을 검정할 때 이 정도까지 벗어나면 귀무가설이 오류라고 인정하는 수준 기각역 - 확률분포에서.. 2021. 2. 25. 확률분포함수 I. 확률분포함수의 개요 가. 확률분포함수의 정의 - 데이터 관측 값에 대응하여 확률값 함수로 데이터가 가진 정보를 확률 개념으로 표현한 것 나. 확률분포의 유형 II. 연속확률 분포 분류 구분 설명 정규분포 정의 - 평균을 중심으로 좌우 대칭이면서 종모양으로 그 분포가 그려지는 선형 분포, 가우시안 정규분포라고 한다. 개념 - 평균 μ에 대하여 좌우 대칭, μ에 따라 분포의 중심이 결정 - σ2에 의해 분포의 모양이 결정 표준정규 분포 (Z 분포) 정의 - 정규분포를 평균 0, 표준편차 1로 표준화하여 표준정규분포가 0에서 양수 z 값의 사이에 있을 확률 분포로 표준정규분포라고 함 개념 - Z 분포표를 이용해서 그래프의 면적을 구할 수 있으며, 이 면적은 Z 값일 때의 확률 값이 된다. T분포 정의 -.. 2021. 2. 25. 모집단과 모수 모집단, 모수, 표본, 변수 I. 모집단과 모수의 개요 가. 모집단과 모수의 정의 항목 개념 모집단 - 통계 목적에 부합하는 모든 자료들의 집단 모수 - 조사, 연구, 실험을 통하여 알고자 개체의 특성, 모르는 값이지만 하나의 값 표본 - 모집단에서 분석 대상으로 관찰된 일부의 집합 나. 모집단 분포의 특징을 나타내는 주요 모수 주요모수 구분 설명 대표값 대표값 - 중심위치의 척도 평균 모평균 - N개로 구성된 모집단의 각 자료값을 모두 더해 N으로 나눈 수치 표본평균 - n개로 구성된 표본의 각 자료값을 모두 더해 n으로 나눈 수치 중앙값 중앙값 - 특이값의 영향을 받는 평균의 단점을 보완한 중심 위치로 자료를 작은 수부터 크기 순으로 나열하여 가장 가운데 놓이는 수를 중간값이라 한다. 최빈값 최빈값 .. 2021. 2. 25. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
