데이터과학

비지도학습: 문제만 주어지는 것을 비지도 학습이라고한다.

군집화는 데이터셋을 비슷한것들끼리 묶는 문제인데 군집화의 경우 학습하는 과정이 있고 정해진 답이 없기때문에 비지도 학습에 속한다.

과적합: 새로운 데이터가 들어왔을때 예측력이 안좋은경우를 말한다.
문제와 답을 달달외워 결과 도출만 하는것과 같은 현상이다.
학습과정에서 모델이 문제를 이해하도록 설계해야한다.

확률분포: 한개의 확률변수는 모집단 전체에대한 샘플중 한개를 말한다.
확률변수가 모집단에 어떤식으로 분포됐는지를 나타낸다.
균일한 확률로 퍼져있는경우 uniform distribution이라고 한다.

클러스터링과 밀도 추정문제는 데이터셋 하나에 목표값이 주어지는것이 아니므로 비지도 학습니다.

사후확률은 사전확률가능도에 비례하기 때문에 베이즈 정리를 사용하여 나타낼수 있다.

확률변수의 전 영역에 걸쳐 적분한결과가 1이기때문에 가우시안 분포는 정규화되어있다.

우도(가능도)는 말그대로 일이 발생할 가능성을 나타내기때문에 1이 한계점이 아니다.