대학교 공부/기계학습 (2) 썸네일형 리스트형 Logistic Regression OpenAI Chat에서 인용 Regression 회귀 분석은 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 사이의 관계를 모형화하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 독립 변수의 값을 기반으로 종속 변수의 값을 예측하는 데 사용됩니다. 회귀 분석에서 선 또는 곡선은 종속 변수의 관측된 값과 모형에서 예측한 값 사이의 차이를 최소화하는 방식으로 데이터에 적합됩니다. 데이터에 적합한 선 또는 원곡선을 회귀선 또는 회귀 곡선이라고 합니다. 회귀 분석의 목표는 독립 변수의 값을 기반으로 종속 변수를 예측하는 데 사용할 수 있는 가장 적합한 선 또는 곡선을 찾는 것입니다. Logistic Regression 로지스틱 회귀 분석은 하나 이상의 독립 변수를 기반으로 이항 종속 변수(즉, 두 값만 가질 수 있는 변수)의 결과를 .. Bayesian DecisionTheroy Naïve Bayes Assumption 조건부 독립인 관계에 있는 두 확률 변수는 해당 조건 아래선 서로에게 영향을 끼치지 않는다. 이러한 가정을 함으로써 계산량을 줄일 수 있다. 예를 들어, 이미 스팸 메일로 분류된 메일의 본문에서 Drug와 Buy는 하나의 등장이 다른 하나의 등장에 영향을 끼치지 않는다고 가정한다. Bayes Rule Conditional Probability에서 사용되는 중요한 공식이다. Posterior는 우리가 구하고자 하는 목표 대상이다. 주어진 조건(X)에서 분류 결과(C)일 확률을 의미한다. Likelihood는 어떠한 분류(C)에서 주어진 조건(X)을 만족할 확률이다. 이는 Naïve Bayes Assumption에 따라 계산된다. Prior는 어떠한 분류(C)의 확률.. 이전 1 다음
