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 ..