확률 이론 기초 (Basic Probability Theory) 및 용어 정리 1

통계(Statistic)는 정보로 전환되는 데이터를 통한 객관적인 의사 결정 과정과 관련된 학문입니다. Pattern recognition에서는 다양한 통계학의 개념들이 활용되기 때문에 머신 러닝 분야를 공부함에 있어서 매우 중요한 분야라고 할 수 있습니다. 특히 classification 같은 분야나 예측을 함에 있어서 불확실성(Uncertainty)이 항상 있을 수밖에 없기 때문에 확률 이론(probability theory)를 항상 적용해서 고려해야 합니다. 이번 포스팅에서는 전공 수업에서 배운 내용과 추가적으로 찾은 내용을 바탕으로 확률 이론 기초 및 관련 용어에 대해서 정리하도록 하겠습니다. 불확실한 내용이나 추가적인 정보는 지속적으로 업데이트하도록 하겠습니다! 1. Terminology of Statistics - A population 전체 데이터를 의미합니다. (모집단) - Samples 전체 데이터 중 일부를 의미합니다. (표본 집단) - Sample distribu...

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