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[08.04] Day3 - '확통공부 다시..😵💫 + Numpy 기능들 + CNN'네이버 부스트캠프 AI Tech 2기 2021. 8. 6. 22:32
🧐 통계학 맛보기(AI Math 7강) [수업 내용] 강사 : 임성빈 교수님 모수란? 통계적 모델링은 적절한 가정 위에서 데이터의 확률분포를 추정하는 것이 목표. 유한한 개수의 데이터만으로 모집단의 분포를 정확하게. 알아내는 것은 불가능하다. 그래서 근사적으로 확률분포를 추정할 수 밖에 없다. 모수 방법론 : 데이터가 어떤 확률분포가 따른다고 가정하고(선험적) 그 분포를 결정하는 모수를 추정하는 방법(모수는 모집단의 특성을 나타내는 값이다.) 비모수 방법론 : 확률분포를 가정하지 않고 데이터에 따라 모델의 구조, 모수의 개수가 유연히 바뀐다.(모수가 없는 것이 아니다. 무한히 많거나 데이터에 따라 바뀌는 것이다. 그래서 모수가 없다라고 하는 것은 아니니 주의한다.) 확률분포 가정하기 히스토그램을 통해서 ..
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Python numpy 함수 np.dot() 가 동작하는 내부 원리프로그래머스문제정리 & Python잡다한것 2021. 5. 19. 21:17
np.dot() vectorization을 사용하기 위해서 numpy 라이브러리에서 제공하는 dot()을 분석해 보았다. 공식 문서 : https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.dot.html 사용방법 : numpy.dot(a, b, out = None) numpy의 array 객체를 곱할 때 사용한다. 1차원 끼리의 곱 : 각 자리수 끼리 곱해서 합을 구한다.(내적) 2차원 끼리의 곱 : 일반적 행렬의 곱셈을 수행한다. 한쪽이 scalar 값 : 곱셈과 동일한 기능을 한다. Paramters a, b : array 를 의미 out : ndarray(optional) 여기에 변수를 지정하면 반환될 때 값을 저장할 수 있다. 원리 일반적으로 Numpy의 ..