Reference를 발췌해서 재해석한 내용을 기술하였습니다.
Concept
- 확률(probability)은 주어진 확률분포(ex.이항분포)에서 해당 관측값이 나올 확률
- 입력 데이터는 고정되어 있지만, 분포는 고정된 경우
- 가능도(likelihood)는
- 주어진 관측값이 특정 확률 분포에서 나왔을 확률 값 (=연속확률밀도의 경우 pdf의 y값)
- 주어진 관측값이 특정 파라미터를 가지는 분포로부터 해당 데이터가 나올 확률
- 아래 그래프에서 관측값이 {1,4,5,6,9}라면 해당 데이터를 가장 잘 설명하는 확률분포는 파란색보다는 주황색
- 딥러닝에서 MaximumLikelihood란?
Reference
https://huidea.tistory.com/276
[Machine learning] 우도(likelihood) 총정리 (MLE, log-likelihood, cross-entropy)
머신러닝을 수식 기반으로 뜯어보면 우도 개념이 빈번히 등장하는데, 우도 개념을 확실히 잡고 가보려한다. 우도는 분류 문제의 loss function 으로 Maximum log-likelihood (MLE)로 등장한다. 우도를 이해
huidea.tistory.com
https://jjangjjong.tistory.com/41
확률(probability)과 가능도(likelihood) 그리고 최대우도추정(likelihood maximization)
* 우선 본 글은 유투브 채널StatQuest with Josh Starmer 님의 자료를 한글로 정리한 것 입니다. 만약 영어듣기가 되신다면 아래 링크에서 직접 보시는 것을 추천드립니다. 이렇게 깔끔하게 설명한 자료
jjangjjong.tistory.com
https://angeloyeo.github.io/2020/07/17/MLE.html#google_vignette
최대우도법(MLE) - 공돌이의 수학정리노트 (Angelo's Math Notes)
angeloyeo.github.io
[통계] Maximum Likelihood Estimation (MLE)
MLE는 딥러닝에 있어서 가장 기본이 되는 개념으로, 딥러닝 모델 자체가 결국 데이터를 일반화하는 분포를 찾기 위함이기에 MLE를 밑바탕으로 한다.이번 포스팅에서는 MLE를 이해하기 위해 먼저 Li
devs0n.tistory.com
우도란 도대체 무엇인가 - 점 추정전에 하는 준비 체조 - 가능도, Likelihood라고도 불리는 카오스적
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[확률과 통계] 100. 우도(가능도)함수, Likelihood Function
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