교재

ML 확률 통계 강의 계획서 (최진영).pdf

SKT01(Probability_I,II,III)_JYC.pdf

SKT02(Information)_JYC.pdf

SKT03(Regression_I, II, III)_JYC.pdf

SKT04(Bayesian Decision)_JYC.pdf

SKT05(Density Estimation)_JYC.pdf

참고

문서1

• 다항분포함수
• 가우시안 분포 p23
• joint prob p.27
  • 분포간 연관정도를 측정
  • 표기법 강의도 함께함 $P_X(1)=P(X=1)$$P_X=P(X=x)$
• chain rule, conditional probability p.28
• 모든 시행이 독립이라면 chain rule에 의해 각각의 곱과 같다. p.32
• 결합확률(변수가 여러개)이 mass function으로 가면 p.33
• 독립이라면 확률분포에 영향을 주지 못하므로 소거할수 있고 이 속성이 짱짱맨
• chain rule 짱짱맨 p.37