코딩복습장

오늘은 PCA를 구현해보는 실습을 하려고 한다.  https://towardsdatascience.com/a-step-by-step-implementation-of-principal-component-analysis-5520cc6cd598/ A Step By Step Implementation of Principal Component Analysis | Towards Data ScienceA step-by-step tutorial to explain the working of PCA and implementing it from scratch in pythontowardsdatascience.com 실습에 사용한 코드는 위의 링크에서 확인할 수 있다.   시각화 코드는 따로 주어지지 않았기 때문에 직접 작..

이번 글은 머신러닝의 기초인 MLE, MAP에 대해서 정리하려고 한다.  🔹 Probability(확률)와 Likelihood(가능도) 확률은 무엇일까? 확률은 주어진 확률분포에서 관측값이 나올 확률이다.X가 확률을 구하고 싶은 사건이라고 하고, D가 주어진 확률분포라고 하자수식은 다음과 같다.   likelihood는 어떤 사건이 일어났을때, 그 사건이 특정 분포에서 일어났을지에 대한 확률이다. D는 정해지지 않은 확률분포이고 하고, X가 관측된 값이라고 하자수식은 다음과 같다.  즉, 확률의 개념과는 반대로 주어진 관측값으로 해당 사건이 어떤 확률 분포에서 왔는지를 추정하는 것이다.  🔹 MLE (Maximum Likelihood Estimation)  MLE란 각 관측값 X에 대한 모든 Like..