日日 Deep 每日 Learning

1. 확률분포 확률분포(Probability Distribution)은 확률변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수이다. 여기서 확률변수(Random Variable)는 확률적으로 결과값이 정해지는 변수를 의미하는데, 머신러닝에서는 일정한 데이터 공간에서의 존재하는 데이터라고 볼 수 있다. 확률분포의 형태에 따라 확률변수는 두 가지로 분리가 되고 이에 따라 두 가지 유형의 확률분포가 생긴다. 1-1)이산형 확률분포 이산형 확률변수에 따라 형성된 확률분포이다. 이산형 확률분포는 확률변수가 가질 수 있는 경우의 수를 모두 고려한 확률을 더해서 확률질량함수를 모델링한다. 1-2)연속형 확률분포 연속형 확률변수에 따라 형성된 확률분포로써 데이터 공간에 정의된 확률변수의 밀도에 따라 적분을 통해 확률밀도함 ..

1. Scala (스칼라) 일반적으로 스칼라라고 하면 벡터 공간(Vector Space)의 세 요소 중 하나로 물리학에서는 '방향을 가지지 않은 크기만 존재하는 물리량'이다. 수학에서 또한 방향을 가지지 않은 하나의 값을 가지는 단위이며 일반적인 수라고 볼 수 있다. 2. Vector (벡터) 벡터는 숫자를 원소로 하는 리스트 / 배열(list / array)이다. 또 벡터는 벡터공간 안에서 한 점을 의미하며, 원점으로부터 상대적 위치를 가지고 있으며 이를 원점에서의 벡터로의 방향으로 볼수 있다. 특징 벡터는 공간에서의 한 점 원점으로부터 상대적 위치를 표현 숫자(스칼라)를 곱해주면 길이가 변함 숫자(음수)를 곱하면 길이는 그대로 원래방향과 정반대방향이 됨 같은 모양의 벡터는 덧셈, 뺄셈, 성분곱(Had..