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Coefficient of Determination데이터에 대한 현재 regression 모델의 성능(or 적합도)를 평가함 → 1에 가까울수록 좋은 모델임.통계 (linear model)에서 사용되는 경우에는 최소값이 0이 보장되나,ML등에서 regression model의 성능 평가에서는 음수도 나올 수 있음(non-linear인 경우)ML 등에서 regression model이 얼마나 정확하게 data에 fitting 되었는지를 나타냄.Linear model 을 사용하는 Regression Analysis 에서 중요하게 다루는 지표.Squared Correlaton Coefficient라고도 불림. (Multiple correlation coefficient인 $R$의 제곱)coef. of dete..

The Law of Total Probability (전확률의 법칙) $E_0, E_1, ... , E_{N-1}$이 sample space $S$의 partition이고, $P(E_i)>0$이면 다음이 성립 $$ P(A)=\displaystyle \sum^{N-1}_{i=0}P(B_i)P(A|B_i) $$ 위가 성립하는 것을 Law of Total Probability라고 부름. $P(A\cap B_i)=P(B_i)P(A|B_i)$으로 교집합의 확률을 얻어냄. Mutually exclusive 이면서 Exhaustive인 모든 partition들에 대해 계산할 경우 전체 확률을 얻어낼수 있음. sample space가 partition으로 구분되어진 경우 복잡한 확률을 partition으로 분해하여 간..

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Probability DistributionProbability Distribution은 특정 random variable(확률 변수)이 취할 수 있는 각각의 값에 대한 확률을 나타내는 분포임.Probability Distribution Function으로 기술되며,random variable이 어떤 값을 얼마나 자주 취하는지를 나타냄.이를 통해 random variable의 특성과 동작을 이해할 수 있음.Definition of PDFrandom variable $X$가 가질 수 있는 특정한 value $x$와 이 $x$에 대응하는 확률을 매핑하고 있는 function.PDF는 abbreviation of Probability Distribution Function.pdf는 probability den..

Partition: Mutually Exclusive and Exhaustive Partition을 이해하기 위해선 event들의 관계를 나타내는 용어인 Mutually Exclusive와 Exhaustive 를 먼저 알아야 함. Mutually Exclusive(상호 배타적) Mutually Exclusive Event란 두 개 또는 그 이상의 event가 동시에 발생할 수 없는 관계를 가르킴. 즉, 한 이벤트의 발생이 다른 이벤트의 발생을 완전히 배제시킴. 예를 들어, 동전을 한 번 던졌을 때 앞면이 나오는 event와 뒷면이 나오는 event는 mutually exclusive. 한 번의 동전 던지기에서 앞면과 뒷면이 동시에 나올 수 없음. 수학적으로, 두 이벤트 A와 B가 상호 배타적일 경우, 그..