시리즈

인공지능

1.1.2 MLE

KOOC에서 제공하는 KAIST 문인철 교수님의 "인공지능 및 기계학습 개론 1" 수업입니다. 압정이 하나 있다고 하자. 압정을 던져서 앞면(Head) 혹은 뒷면(Tail)이 나올 확률은 얼마일까? 5번 던져서 3번은 Head, 2번은 Tail이 나왔다고 한다면, 매

2021년 12월 22일

2.1.3 MAP

KOOC에서 제공하는 KAIST 문인철 교수님의 "인공지능 및 기계학습 개론 1" 수업입니다.

2021년 12월 22일

3.1.4 Probability and Distribution

Probability Event E1과 E2가 있다고 하자. 모든 사건을 $\Omega$이라 하면, event E가 일어날 확률은 어떤 Continuous value를 따른다. 이는 확률 P를 함수라고 생각할 수 있고 다음의 특징을 따른다. $$ P(E)\in R (

2021년 12월 23일

4.3.1. Optimal Classification

KOOC에서 제공하는 KAIST 문인철 교수님의 "인공지능 및 기계학습 개론 1" 수업입니다.

2022년 1월 19일

5.3.2 Conditional Independence

KOOC에서 제공하는 KAIST 문인철 교수님의 "인공지능 및 기계학습 개론 1" 수업입니다.

2022년 2월 9일

6.3.3 Navie Bayes Classifier

KOOC에서 제공하는 KAIST 문인철 교수님의 "인공지능 및 기계학습 개론 1" 수업입니다.

2022년 2월 9일

7.4. Logistic Regression

KOOC에서 제공하는 KAIST 문인철 교수님의 "인공지능 및 기계학습 개론 1" 수업입니다.

2022년 3월 3일

8.5. Support Vector Machine(1)

KOOC에서 제공하는 KAIST 문인철 교수님의 "인공지능 및 기계학습 개론 1" 수업입니다.

2022년 4월 4일

9.5. Support Vector Machine(2)

KOOC에서 제공하는 KAIST 문인철 교수님의 "인공지능 및 기계학습 개론 1" 수업입니다.

2022년 4월 5일

10.5. Support Vector Machine(3)

KOOC에서 제공하는 KAIST 문인철 교수님의 "인공지능 및 기계학습 개론 1" 수업입니다.

2022년 4월 19일

11.6. Training Testing and Regularization(1)

KOOC에서 제공하는 KAIST 문인철 교수님의 "인공지능 및 기계학습 개론 1" 수업입니다. 6.1 Over-fitting and Under-fitting Better Machine Learning Approach? 지금까지 여러 Classification에 대해 배웠다. Naive Bayes, Logistic Regression, Support V...

2022년 4월 22일

12.6. Training Testing and Regularization(2)

KOOC에서 제공하는 KAIST 문인철 교수님의 "인공지능 및 기계학습 개론 1" 수업입니다.

2022년 4월 27일

13.7. Bayesian Network (1)

KOOC에서 제공하는 KAIST 문인철 교수님의 "인공지능 및 기계학습 개론 2" 수업입니다.

2022년 5월 19일

14.7. Bayesian Network (2)

KOOC에서 제공하는 KAIST 문인철 교수님의 "인공지능 및 기계학습 개론 2" 수업입니다.

2022년 5월 20일