머신 러닝을 위한 확률 강좌 소개
컴퓨터 과학에서 확률의 중요성은 갈수록 커지고 있다. 최근 기계학습(Machine Learning)의 인기가 높아지면서 다양한 알고리즘이 개발 및 구현되고 있으며, 그 밑바탕에는 확률 이론이 있다. 많은 확률에 대한 내용 중에서 꼭 배워야 할 필요한 부분만 모은 강좌가 바로 스탠포드 대학교의 CS109 강좌이다. Probability for Computer Scientists 강좌의 주요 내용은 다음과 같다. Counting : 경우의 수 헤아리기 Combinatorics : 조합론 (순열, 조합) Probability : 확률의 기본 (사건공간, 표본공간, 공리, ...) Conditional Probability : 조건부 확률, 베이즈 정리 Independence : 독립, 체인룰, 조건부 독립 R..
수학
2019. 9. 22. 16:24