mle

딥러닝 학습의 본질 (MLE)

해당 게시물은 "혁펜하임의 AI DEEP DIVE"를 수강하고 작성되었습니다.https://welldonecode.tistory.com/114 최대 우도 추정 (MLE : Maximum Likelihood Estimation)해당 게시물은 "혁펜하임의 AI DEEP DIVE"를 수강하고 작성되었습니다. 1. 조건부 확률 (Conditional Probability)조건부 확률은 어떤 사건 A가 발생했을 때, 다른 사건 B가 발생할 확률을 나타낸다. 일반적welldonecode.tistory.com이전 게시물에서 MLE에 대해 다룬 바 있다.  여러 개의 입력이 들어왔을 때 likelihood를 $q_1^{y_1}(1-q)^{1-y_1} q_2^{y_2}(1-q)^{1-y_2}\cdots$ 라고 하자...

최대 우도 추정 (MLE : Maximum Likelihood Estimation)

해당 게시물은 "혁펜하임의 AI DEEP DIVE"를 수강하고 작성되었습니다. 1. 조건부 확률 (Conditional Probability)조건부 확률은 어떤 사건 A가 발생했을 때, 다른 사건 B가 발생할 확률을 나타낸다. 일반적으로 $P(B|A)$로 표기한다. 이 확률은 사건 A가 이미 발생했음을 전제로, 사건 B가 일어날 가능성을 계산하는 것이다. 다음과 같은 상황을 가정해보자.전체 학생의 40%가 수학 시험에 합격했고, 30%가 과학 시험에 합격했다.이 중에서, 수학 시험에 합격한 학생들 중 70%가 과학 시험에도 합격했다.이 경우, 수학 시험에 합격한 학생들 중 과학 시험에 합격할 확률 $P(과학|수학)$을 조건부 확률이라고 한다.조건부 확률 또한 합이 1이다.   2. 우도 (Likeliho..