Parametric model vs Nonparametric model
- 지도학습이냐 비지도학습이냐 로 봐도 될듯
- Parametric model의 특징은 단순하고 빠르며 복잡도가 낮다고 볼 수 있다
- Nonparametric model의 경우는 조금 더 복잡한 모델이며 유연하며 overfitting 위험 있음
Cumulative Distribution Function
FX(x)=P[X≤x]
- 누적 확률 값, cdf 를 미분하면 pdf 가 됨
- y축이 F(X), x축이 x 가 됨
Probability Density Function
- 양의 무한대 ~ 음의 무한대
- 확률의 점 을 구하는건 불가능하니 구간의 확률 구한거(음수가 될 수 없음)
Probability Mass Function
Gaussian Distribution
- Normal Distribution 과 똑같음, mean 과 standard deviation에 의해 모양이 결정이 된다는것. (by CLT)
Biased or Unbiased
- Estimation(mean or stdv) 을 구할때 주로 나오는데, 단순히 정리하면 Unbiased 는 Sample 과 Population 의 Estimation 이 완전히 동일하다는 것이다. (Biased 는 Sample의Estimation을 Population 의 Estimation 과 정확히 비교가 불가할 때)
Sample Space
- 확률의 가능한 모든 경우의 결과 (예: 동전 던지기 -> H T )