Recent Posts
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- Front
- FGVC
- web
- Python
- Depth estimation
- 딥러닝
- SSL
- 머신러닝
- classification
- FineGrained
- PRML
- pytorch
- computervision
- nlp
- 알고리즘
- cs
- algorithm
- nerf
- ML
- Vision
- math
- 3d
- GAN
- CV
- REACT
- clean code
- dl
- Meta Learning
- 자료구조
- Torch
- Today
- Total
목록bishop (1)
KalelPark's LAB
[ PRML ] Ch1. Probability Theory, Model Selection
PRML Probability Theory - Pattern Recognition 분야에서 중요한 개념 중 하나. - Uncertainty가 발생하는 이유 - 충분하지 못한 데이터 - 관찰된 데이터에 포함된 노이즈 문제 Probability Theory - 불확실성을 정확하고 정량적으로 표현할 수 있는 수학적 프레임워크 제공 Decision Theory - 불완전하고 모호한 정보로부터 최적의 예측안 마련 가능 Likelihood에서 Frequentist 와 Bayesian과의 차이 Frequentist - Maximum Likelihood가 대표적인 추정자(estimator)로 보통 p(D | W)를 최대로 만드는 W를 찾는 것이다. (여기서 w는 알려지지 않은 고정된 파라미터 값이고, 이를 추정합니다...
Data Science/PRML
2023. 5. 2. 17:04