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https://hsm-edu.tistory.com/263?category=750249 난수함수(rnorm) 특정 평균값과 분산을 만족하는 임의의 변수값을 생성해 준다. 디폴트는 평균0과 표준편차1이다. >a=rnorm(1000) cs 배열의 크기가 충분히 커야 의도한 데이터분포를 확보 할 수 있으며 mean(a)와 var(a)로 평균, 표준편차를 확인하면 각각 0과 1에 가까운 값이 얻어짐을 확인 할 수 있다. 평균이 100, 표준편차가 5인 데이터 10개를 확보하기 위해선 >a=rnorm(10,mean=100,sd=5) cs 확률밀도함수(dnorm) 확률 밀도 함수의 함수값을 구해준다. 확률밀도함수 이므로 값자체가 확률을 의미하진 않는다. > dnorm(0) [1] 0.3989423 > dnorm(1)..

괄호 조절하기 https://www.overleaf.com/learn/latex/Brackets_and_Parentheses

AI가 판단하는 방법 1.패턴에서 특징벡터 X를 추출한다. 2.X라는 조건하에 $w_i$가 발생했을 확률을 구한다. 3.가장 큰 확률을 지닌 부류로 분류한다. 입력으로부터 특징 $X$를 추출했을때 부류 $w_1~w_8$중 어디로 선별해야할지를 결정해야한다. 그러기 위해선 모든 부류에 대한 $p(w_i|X)$를 계산해서 제일 확률이 높은 결과를 선택하면 된다. $p(w_i|x)$ : $x$라는 조건이 주어젔을때 부류 $w_i$가 발생할 확률(사후 확률) 즉, $x$를 $w_i$로 분류할 확률이다. 2~3장의 핵심주제 사후 확률 $P(w_i|x)$의 추정 구하기 어려운가?(그림 1.6을 보고 생각해보자.) 왜 어려운가? 어떻게 추정하나? 2.1 확률과 통계 2.1.1 확률 기초 주사위 주사위를 던졌을 때 3..