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45 처지: 동적 계획법, 로지스틱 회귀, 마르코프 연쇄, 마코브 행렬, 가능도, 거짓 양성, 베이즈 추론, 결합분포, 공분산, 변분법, 균등분포, 근사 알고리즘, 기브스 표집, 기댓값 최대화 알고리즘, 브라운 운동, 비터비 알고리즘, 디리클레 분포, 다변수 정규분포, 다이어그램, 단백질 접힘, 큰 수의 법칙, 인트론, 음성 인식, 음성 합성, 전기 전자 기술자 협회, 정규 분포, 조건부 무작위장, 조건부 확률, 추정 이론, 칼만 필터, 유전 부호, 파이썬, 파티클 필터, 생물정보학, 혼합 모델, 최대 엔트로피 마르코프 모델, 에르고딕성, 엑손, 서열 정렬, 통계적 유의성, 안드레이 마르코프, 안드레이 콜모고로프, 확률 과정, 확률 변수, K-최근접 이웃 알고리즘.
동적 계획법
수학과 컴퓨터 공학, 그리고 경제학에서 동적 계획법(動的計劃法, dynamic programming)이란 복잡한 문제를 간단한 여러 개의 문제로 나누어 푸는 방법을 말. 이것은 부분 문제 반복과 최적 부분 구조를 가지고 있는 알고리즘을 일반적인 방법에 비해 더욱 적은 시간 내에 풀 때 사용.
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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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마르코프 연쇄
확률론에서, 마르코프 연쇄(Марков連鎖)는 이산 시간 확률 과정이.
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마코브 행렬
마코브 행렬(또는 마르코프 매트릭스, Markov matrix) 안드레이 마르코프에 의해 알려진 이 행렬은 확률론적 방법으로 전개되므로 확률 행렬(Stochastic matrix)로도 잘 알려져 있. 마르코프 체인에서 확률 과정으로 표현.
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가능도
통계학에서, 가능도(可能度) 또는 우도(尤度)는 확률 분포의 모수가, 어떤 확률변수의 표집값과 일관되는 정도를 나타내는 값이.
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거짓 양성
짓 양성(false positive) 또는 1종 오류(type I error)는 통계상 실제로는 음성인데 검사 결과는 양성이라고 나오는 것이.
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베이즈 추론
베이즈 추론(Bayesian inference)은 통계적 추론의 한 방법으로, 추론 대상의 사전 확률과 추가적인 정보를 통해 해당 대상의 사후 확률을 추론하는 방법이.
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결합분포
확률론에서 결합 분포란 확률 변수가 여러 개일 때 이들을 함께 고려하는 확률 분포이.
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공분산
확률론과 통계학에서, 공분산(共分散)은 2개의 확률변수의 상관정도를 나타내는 값이.(1개의 변수의 이산정도를 나타내는 분산과는 별개임) 만약 2개의 변수중 하나의 값이 상승하는 경향을 보일 때, 다른 값도 상승하는 경향의 상관관계에 있다면, 공분산의 값은 양수가 될 것이.
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변분법
변분법(變分法)이란 미적분학의 한 분야로, 일반 미적분학과는 달리 범함수를.
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균등분포
등분포는 다음 뜻으로 쓰인.
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근사 알고리즘
사 알고리즘(approximation algorithm)은 어떤 최적화 문제에 대한 근사해를 구하는 알고리즘을 의미.
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기브스 표집
브스 표집(Gibbs sampling)은 두개 이상의 확률 변수의 결합 확률 분포로부터 일련의 표본을 생성하는 확률적 알고리즘으로, 결합 확률 분포나 그에 관련된 확률 계산을 근사하기 위해 사용.
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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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브라운 운동
frame 브라운 운동(Brownian motion)은 1827년 스코틀랜드 식물학자 로버트 브라운(Robert Brown)이 발견한, 액체나 기체 속에서 미소입자들이 불규칙하게 운동하는 현상이.
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비터비 알고리즘
비터비 알고리즘은 은닉 마르코프 모델 등에서 관측된 사건들의 순서를 야기한 가장 가능성 높은 은닉 상태들의 순서(비터비 경로)를 찾기 위한 동적 계획법 알고리즘을 말. 일반적으로 CDMA, GSM 모두를 포함한 셀룰러 이동통신, 다이얼업 모뎀, 위성 통신, 심우주 통신, 802.11 무선랜에서 사용하는 길쌈 부호를 해독하는데 사용하였으나 지금은 음성 인식, 음성 합성, 화자 구분, 키워드 검출, 전산언어학, 생물정보학 분야에서도 널리 활용되고 있. 예를 들어 음성 인식(Speech to Text)에서는 음향 신호를 관측된 사건들의 순서라고 하면, 문자열은 이러한 음향 신호를 야기한 "숨겨진 원인(hidden cause)"으로 간주.
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디리클레 분포
양한 α 값에 대한 3차원 디리클레 분포의 모습. 왼쪽 위에서부터 시계방향으로 α.
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다변수 정규분포
변수 정규분포(multivariate normal distribution)는 정규분포를 다차원 공간에 대해 확장한 분포이.
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다이어그램
위키백과의 새로운 게시글이 추가되는 결정 프로세스를 표현한 플로우차트(흐름도)의 예. 다이어그램(diagram)은 정보를 조율, 묘사, 상징화 하여 2차원 기하학 모델(two-dimensional geometric model)로 시각화하는 기술이.
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단백질 접힘
접히기 전후의 단백질. 단백질 접힘(Protein folding)은 선형의 아미노산 복합체인 단백질이 개개의 단백질에 고유한 접힌 구조(folded structure or native structure)를 만드는 과정을 말.
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큰 수의 법칙
수의 법칙(큰 數의 法則) 또는 대수의 법칙, 라플라스의 정리는 큰 모집단에서 무작위로 뽑은 표본의 평균이 전체 모집단의 평균과 가까울 가능성이 높다는 통계와 확률 분야의 기본 개념이.
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인트론
유전자에서 인트론과 엑손의 위치 모식도 진핵세포의 DNA에는 원핵세포의 DNA와 달리 실제로 단백질을 합성하는 부분과 아무런 의미가 없는 부분이 섞여서 존재하고 있. 이때 의미없는 부분을 인트론(Intron)이.
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음성 인식
음성 인식(Speech Recognition)이란 사람이 말하는 음성 언어를 컴퓨터가 해석해 그 내용을 문자 데이터로 전환하는 처리를 말. STT(Speech-to-Text).
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음성 합성
음성 합성(音聲合成, speech synthesis)은 말소리의 음파를 기계가 자동으로 만들어 내는 기술로, 간단히 말하면 모델로 선정된 한 사람의 말소리를 녹음하여 일정한 음성 단위로 분할한 다음, 부호를 붙여 합성기에 입력하였다가 지시에 따라 필요한 음성 단위만을 다시 합쳐 말소리를 인위로 만들어내는 기술이.
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전기 전자 기술자 협회
전기 전자 기술자 협회(Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE)는 전기전자공학 전문가들의 국제조직이.
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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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조건부 무작위장
조건부 무작위장()이란 통계적 모델링 방법중에 하나로, 패턴 인식과 기계 학습과 같은 구조적 예측에 사용.
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조건부 확률
조건부 확률(conditional probability)은 어떤 사건 B가 일어났을 때 사건 A가 일어날 확률을 의미.
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추정 이론
정 이론은 통계학과 신호 처리의 한 분야이며, 측정 또는 관찰된 자료에 기반하여 모수의 값을 추정하는 것을.
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칼만 필터
만 필터(Kalman filter)는 잡음이 포함되어 있는 선형 역학계의 상태를 추적하는 재귀 필터로, 루돌프 칼만이 개발하였.
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유전 부호
전령 RNA의 코돈 배열 유전 부호(genetic code) 또는 유전 암호는 각 코돈(codon)이 어떤 아미노산을 부호화(encoding)할지를 정해놓은 규칙이.
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파이썬
이썬()은 1991년 프로그래머인 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이 발표한 고급 프로그래밍 언어로, 플랫폼 독립적이며 인터프리터식, 객체지향적, 동적 타이핑(dynamically typed) 대화형 언어이.
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파티클 필터
()는 시뮬레이션에 기반을 둔 예측기술의 하나로 계속적인 몬테카를로 방법이.
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생물정보학
생물정보학(生物情報學), 흔히 바이오인포매틱스(bioinformatics)는 생물학적인 문제를 응용수학, 정보과학, 통계학, 컴퓨터 과학, 인공지능, 화학, 생화학등을 이용하여 주로 분자 수준에서 다루는 학문이.
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혼합 모델
혼합 모델은 통계학에서 전체 집단안의 하위 집단의 존재를 나타내기 위한 확률 모델이.
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최대 엔트로피 마르코프 모델
엔트로피 마르코프 모델(maximum-entropy Markov model, MEMM) 또는 조건부 마르코프 모델(conditional Markov model, CMM)은 순차적 명명(sequence labeling)을 위해 은닉 마르코프 모델과 최대 엔트로피 모델의 특질들을 결합한 그래프 모형이.
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에르고딕성
동역학계 이론에서, 에르고딕성(ergodic性)은 어떤 동역학계의 궤적이 거의 항상 공간 전체를 밀집하게 채우는 성질을 뜻. 에르고딕성을 보이는 동역학계를 연구하는 수학 분야를 에르고딕 이론(ergodic理論)이.
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엑손
엑손(Exon)은 DNA 염기 서열 중 단백질의 구성정보를 담고 있는 부분이.
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서열 정렬
서열정렬은 유전자나 단백질의 서열을 다이내믹 프로그래밍 기반의 컴퓨터 스트링 정렬 알고리즘을 이용하여 배열하는 것을 말. 주로 생정보학에서 많이 쓰인.
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통계적 유의성
통계적 유의성은 모집단에 대한 가설이 가지는 통계적 의미를 말. 다시 말해서, 어떤 실험 결과 자료를 두고 "통계적으로 유의."라고 하는 것은 확률적으로 봐서 단순한 우연이라고 생각되지 않을 정도로 의미가 있다는 뜻이.
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안드레이 마르코프
안드레이 안드레예비치 마르코프(1856년 6월 14일 - 1922년 7월 20일)는 러시아의 수학자이.
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안드레이 콜모고로프
안드레이 니콜라예비치 콜모고로프(1903년 4월 25일 ~ 1987년 10월 20일)은 소련의 수학자이.
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확률 과정
확률 과정(stochastic process)은 시간의 진행에 대해 확률적인 변화를 가지는 구조를 의미.
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확률 변수
확률론에서, 확률 변수(確率 變數)는 확률 공간에서 다른 가측 공간으로 가는 가측 함수이.
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K-최근접 이웃 알고리즘
인식에서, k-최근접 이웃 알고리즘(또는 줄여서 k-NN)은 분류나 회귀에 사용되는 비모수 방식이.
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