과학기술은 그림 1-8과 같이 데이터 수집, 모델 정립, 예측 과정을 순환하며 발전합니다.기계 학습도 순환 과정을 따릅니다.하지만 인식 문제와 같이 복잡한 문제를 해결하기 위해선 충분히 많은 양의 데이터를 수집한 후, 기계 학습 알고리즘에 입력하여 자동으로 모델을 찾아

오일석 교수님의 책 MACHINE LEARNING에 대해서 정리한 시리즈입니다.이 책을 읽으면서 많은 공부가 됐기에 머신러닝에 관심이 있으신 분들에게 참고가 되길 바라며 작성합니다.

확률 통계에서 사용하는 다양한 분포과 그 성질에 대해서 알아본다.

기댓값(expectation) 혹은 평균(mean)으로 불리는 Moment에 대해서 알아본다.

확률 통계에서 사용하는 확률 변수(Random variable)의 종류와 성질에 대해서 알아본다.

확률 통계에 들어가기 앞서 기본적인 이론에 대해 살펴본다.

여기에 작성될 글은 이상원의 확률 및 통계 유투브를 기반으로 작성합니다.기본적인 확률 통계에 관한 글을 올릴 겁니다.감사합니다.

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