모수적 모델1 모수 vs 비모수 모델 - 파라미터 vs 하이퍼파라미터 이번 포스팅에서는 모수와 비모수에 대해 알아보도록 하겠습니다. 통계학이나 머신러닝을 공부하다 보면 모수, 비모수라는 단어가 나옵니다. 그런데 이 단어의 의미를 어렴풋이 짐작할 뿐 정확하게 따져보지 않는데요. 이 개념을 알아둔다면 우리가 사용하는 모델을 더 잘 이해하는데 도움이 될 거라 생각합니다. 통계적 의미 모수와 비모수에 대해 말하기 전에 먼저 확률분포에 대해 알고 있어야 합니다. 확률분포는 샘플(관측치)들이 가질 수 있는 수치 값들의 표현입니다. 보통 0과 1사이의 확률로 표현할 때 이 확률 값들의 패턴을 봅니다. 그리고 확률함수는 샘플 데이터가 가질 수 있는 값들을 확률로 표현하기 위해서는 대응 함수를 말합니다. 이산확률함수는 확률질량함수(PMF)로 표현 연속확률함수는 확률밀도함수(PDF)로 표현.. 2023. 10. 12. 이전 1 다음
