머신러닝? 확률?

우리가 머신러닝의 대표적인 예는 넷플릭스 추천 VOD이다아니면 sns에서 우리가 웹페이지를 본 것을 기반으로 관련된 광고서비스를 많이 쓴다User기반추천과 Item기반추천이 있는데 유저는 그 영상을 본 다른 유저의 데이터를 수집해 그다음 본 VOD기반이다 그리고 Item기반은 그냥 특성 즉, 유형이 비슷한 것을 추천하는 것이다 왠만하면 두개 다 이용해서 평균을 내서 제공하는 게 좋을 듯 싶다확률은 솔직히 모 아니면 도라는 말이 있다일단 동전이 두개가 있을때 나올 확률을 구한다면 그 확률을 컴퓨터는 어떻게 이해할까?위는 그냥 확률을 구하는데 설명은 생략하겠다조건부확률은 어떤 사건이 발생했다는 가정하에 조건확률을 구하는데 위..........

머신러닝? 확률?에 대한 요약내용입니다.

자세한 내용은 아래에 원문링크를 확인해주시기 바랍니다.

원문링크 : 머신러닝? 확률?