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[확률과 통계] 8. 여러가지 응용 본문

수학 체고/확률과 통계

[확률과 통계] 8. 여러가지 응용

nineil912 2024. 10. 15. 02:16

포스팅 개요

 

 

목차

1. 회귀분석과 다변량분석에서 - 주성분 분석

2. 확률과정에서 - 마크오브체인

3. 정보이론에서

 

 

 

 

🎈 회귀분석과 다변량분석에서 - 주성분 분석

- 회귀분석 : 최소제곱법에 의한 직선 근사

- 다변량 분석 : 주성분 분석 <- 요것만 다룰것이다!

 

주성분 분석(PCA)

https://wikidocs.net/185095

 - 다차원의 점을 낮은 차원으로 투영한다는 아이디어

 

마침 오늘 노드 학습에서 진행했으므로, 이 블로그의 글 대로 한번 진행해보겠습니다.

- PCA

https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/04/24/PCA/

 

주성분분석(Principal Component Analysis) · ratsgo's blog

이번 글에서는 차원축소(dimensionality reduction)와 변수추출(feature extraction) 기법으로 널리 쓰이고 있는 주성분분석(Principal Component Analysis)에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 이번 글은 고려대 강필성

ratsgo.github.io

 

 

- PCA와 잠재의미분석

https://ratsgo.github.io/from%20frequency%20to%20semantics/2017/04/06/pcasvdlsa/

 

SVD와 PCA, 그리고 잠재의미분석(LSA) · ratsgo's blog

이번 포스팅에서는 차원축소(dimension reduction) 기법으로 널리 쓰이고 있는 특이값분해(Singular Value Decomposion)와 주성분분석(Principal Component Analysis)에 대해 알아보도록 하겠습니다. 마지막으로는 이

ratsgo.github.io

 

 

 

 

🎈 확률과정에서 - 마크오브 체인

ref. CS 188 : https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa24/

 

- 마크오브체인을 적용한 마크오브블랭킹

https://luvquantum91.tistory.com/entry/cs188-ch-132-%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%A7%80%EC%95%88-%EB%84%A4%ED%8A%B8%EC%9B%8C%ED%81%AC

 

[cs188] ch 13.2 베이지안 네트워크

포스팅 개요cs 188 내용을 참고하여 베이지안 네트워크에 대해 다룸. 아래는 우리가 베이지안 네트워크를 다루고자 하는 이유임.- 열거형에 의한 추론(i.e. 귀납적 추론)은 우리가 원하는 모든 쿼

luvquantum91.tistory.com

 

 

🎈 정보이론에서 - 엔트로피

엔트로피는 깜짝도이다!

섀넌 정보 이론

 

ref 양자컴퓨팅이론해설 

간단 후기

 

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