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2026/01 2

EM algorithm

[The Elements of Statistical Learning] 1. Mixture model: describe the data using mix of multiple simple models (ex: gaussian model)Ex) two-component mixture model Y: combination of two gaussian modelsg(y): density of Y-> sum the log g(y) of N data points -> maximize this log-likelihood Parameters of the model: pi, mu1, s1, mu2, s2 => mixture models -> useful for supervised learning, lead to radi..

머신러닝 2026.01.20

Bootstrap in machine learning

[The Elements of Statistical Learning] Bootstrap: Computational way to assess uncertainty.Ex) To fit a cubic spline to the data, we represent seven dimensional linear space (7-spline basis functions)N개의 datapoint, 7개의 함수(다변수라고 생각) -> H[N,7] -> b는 7개의 함수를 더할 때 함수별 가중치를 포함한 행렬 -> b=(H^T H)^(-1) H^T y => bootstrap distribution 이용해서 spline smooth 계산 (95% CI) 1)Parametric bootstrap: gaussian noise + ..

머신러닝 2026.01.19
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깊이우선탐색, deep learning, 딥러닝, 선형화 가능, hyperplane, 의사를 위한 실전 인공지능, 스레드, ML, kernel pca, a priori, probability theory, backpropagation, reduced rank LDA, dl, hedge operation, k means clustering, dfs, membership function, 순차 무모순, degree of membership,

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