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AI Lecture 27 [확률과 통계 8부] 베타분포(Beta Distribution)

AI Lecture 26 [확률과 통계 7부] 감마분포(Gamma Distribution )

AI Lecture 25 [확률과 통계 6부] 지수분포(Exponential Distribution)

Central Limit Theorom : ua-cam.com/video/zeJD6dqJ5lo/v-deo.htmlsi=z2ZL4fG4fD3_AmUB

Taylor Series

PDF of Normal Distribution 참고 동영상: ua-cam.com/video/cy8r7WSuT1I/v-deo.html ua-cam.com/video/zeJD6dqJ5lo/v-deo.html 정규분포표 출처: studyx.ai/homework/100447654-standard-normal-distribution-table-page-1-standard-normal-distribution-table-page-2-the 표준정규분포의 평균과 분산 증명: ua-cam.com/video/ZUNPfx2A3kY/v-deo.html 문제풀이 참고: ua-cam.com/video/CjF_yQ2N638/v-deo.html

참고사이트: www.probabilitycourse.com/chapter4/4_2_1_uniform.php From: en.wikipedia.org/wiki/Continuous_uniform_distribution

참고사이트: www.investopedia.com/terms/d/discrete-distribution.asp

확률과 통계에 대한 기본 내용 입니다. 확률변수, 확률함수, 확률분포 대해서 정확히 알고가는게 좋을 것 같아 포함합니다. 강의에 나오는 링크 포함드립니다. - A Brief Introduction to Probability & Statistics : betterexplained.com/articles/a-brief-introduction-to-probability-statistics/) - Expected Value vs. Mean: What’s the Difference? www.statology.org/expected-value-vs-mean/

제 블로그 참고하세요: syai.tistory.com/22 - MLE 1부 ~ 4부 내용을 정리 - 가우시안 분포 데이터 MLE 구하기

아래 블로그 참고하세요, ~ syai.tistory.com/21 머신러닝에서 MLE, 베이즈 정리는 필수로 알고 가야할 주제입니다. 계속 나오는 이론이니까, 이번 기회에 반드시 알고 가시기 바랍니다.

아래 블로그 참고하세요~ syai.tistory.com/20 1. MLE에 대한 대략적인 설명 - 우도는 현재 가능도라고 해석하시는 분이 더 많다고 합니다. - 우도/가능도는 확률이 아닙니다. - 최대우도추정법은 데이터를 봤을때 우도값을 가장 최대로 만드는 확률값을 구하는 것입니다. 2. 우도/가능도를 이해하기 위한 확률 - 로또확률 - 이항분포

아래 블로그 참고하세요 ~ syai.tistory.com/19 Bayes' 정리에서 우도는 우리의 사전믿음을 업데이트 해주는 데이터의 확률입니다. MLE에서는 사전믿음이 없습니다. 사전믿음 없이 출발합니다. 사전 믿음 없이 출발하고 데이터를 보고 판단하죠? 네 그래서 MLE는 Frequentist 관점의 개념입니다.

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