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17 처지: A/B 테스트, 로지스틱 회귀, 베르누이 분포, 기댓값 최대화 알고리즘, 대한민국의 고등학교 수학 교과목, 나이브 베이즈 분류, 다항 분포, 특성함수 (확률론), 이항 계수, 이항 정리, 정규 분포, 지수족, 카이제곱 검정, 혼합 모델, 푸아송 분포, 표본 분포, 확률 분포.
A/B 테스트
웹 사이트에서의 A/B 테스트 예제. 한 웹 사이트에서 한 개의 버튼 요소의 디자인만 다른 두 가지 버전을 무작위로 방문자에게 제공해, 두 디자인의 상대적인 효용성을 측정할 수 있다. 마케팅과 웹 분석에서, A/B 테스트(버킷 테스트 또는 분할-실행 테스트)는 두 개의 변형 A와 B를 사용하는 종합 대조 실험(controlled experiment)이.
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로지스틱 회귀
스틱 회귀()는 D.R.Cox가 1958년 에 제안한 확률 모델로서 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법이.
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베르누이 분포
베르누이 분포(Bernoulli Distribution)는 확률론과 통계학에서 매 시행마다 오직 두 가지의 가능한 결과만 일어난다고 할 때, 이러한 실험을 1회 시행하여 일어난 두 가지 결과에 의해 그 값이 각각 0과 1로 결정되는 확률변수 X에 대해서 P(X.
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기댓값 최대화 알고리즘
올드페이스풀 간헐천 분화 데이터. 데이터가 정규분포 혼합 모델에서 관측되었다고 가정하고, 기댓값 최대화 클러스터 분석을 이용해 매개변수들을 추정하는 과정이다. 기댓값 최대화 과정이 반복됨에 따라 매개변수들이 수렴하고 두 개의 군집이 나타나는 것을 볼 수 있다. 기댓값 최대화 알고리즘(expectation-maximization algorithm, 약자 EM 알고리즘)은 관측되지 않는 잠재변수에 의존하는 확률 모델에서 최대가능도(maximum likelihood)나 최대사후확률(maximum a posteriori, 약자 MAP)을 갖는 매개변수를 찾는 반복적인 알고리즘이.
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대한민국의 고등학교 수학 교과목
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나이브 베이즈 분류
학습분야에서, '나이브 베이즈 분류(Naïve Bayes Classification)는 특성들 사이의 독립을 가정하는 베이즈 정리를 적용한 확률 분류기의 일종으로 1950 년대 이후 광범위하게 연구되고 있. 통계 및 컴퓨터 과학 문헌에서, 나이브 베이즈는 단순 베이즈, 독립 베이즈를 포함한 다양한 이름으로 알려져 있으며, 1960 년대 초에 텍스트 검색 커뮤니티에 다른 이름으로 소개되기도 하였.
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다항 분포
항 분포는 여러 개의 값을 가질 수 있는 독립 확률변수들에 대한 확률분포로, 여러 번의 독립적 시행에서 각각의 값이 특정 횟수가 나타날 확률을 정의.
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특성함수 (확률론)
확률변수의 특성함수(特性函數)는 각각의 확률 분포와 일대일 대응이 되는 함수로, 특성함수를 이용하여 확률분포의 기댓값이나 분산 등의 값을 알아낼 수 있. 특성함수는 모멘트생성함수와 유사하지만, 모멘트생성함수는 일부 분포에 대해서 존재하지 않을 수 있는 것에 비해 특성함수는 실수값에 대하여 항상 존재.
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이항 계수
이항 계수의 표를 파스칼의 삼각형이라고 한다. 조합론에서, 이항 계수(二項係數)는 주어진 크기의 (순서 없는) 조합의 가짓수이.
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이항 정리
등대수학에서, 이항 정리(二項定理)는 이항식의 거듭제곱을 이항 계수를 계수로 하는 일련의 단항식들의 합으로 전개하는 정리이.
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정규 분포
확률론과 통계학에서, 정규 분포(正規 分布) 또는 가우스 분포(Gauß 分布)는 연속 확률 분포의 하나이.
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지수족
수족(exponential family)은 지수함수와 연관되어 있는 특정 확률분포 종류를 가리키는 말로, 정규 분포나 감마 분포, 다항 분포 등 일반적으로 널리 사용되는 분포들이 다수 포함되어 있.
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카이제곱 검정
이제곱 검정(chi-squared test) 또는 검정은 카이제곱 분포에 기초한 통계적 방법으로, 관찰된 빈도가 기대되는 빈도와 의미있게 다른지의 여부를 검증하기 위해 사용되는 검증방법이.
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혼합 모델
혼합 모델은 통계학에서 전체 집단안의 하위 집단의 존재를 나타내기 위한 확률 모델이.
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푸아송 분포
확률론에서, 푸아송 분포(Poisson分布)는 단위 시간 안에 어떤 사건이 몇 번 발생할 것인지를 표현하는 이산 확률 분포이.
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표본 분포
본 분포(sampling distribution 또는 finite-sample distribution)는 크기 n의 확률 표본(random sample)의 확률 변수(random variable)의 분포(distribution)이.
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확률 분포
주사위 두 개를 던졌을 때 두 눈의 합 S에 대한 확률분포 정규 분포 확률 분포(probability distribution)는 확률 변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수를 의미.
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이항분포.
