algorithm (2) 썸네일형 리스트형 Machine Learning - (3) 서포트 벡터 머신(SVM) 이 글을 읽기 전에 반드시 참고하셔야 할 부분이 있음을 알려드립니다. 인터넷 상에 제 글이 검색이 되어 다른 분들도 한 번 혹은 그 이상은 거쳐가는 곳인 것은 사실이지만, 어디까지나 저는 Machine Learning을 처음 시작하는 사람인 만큼 연구 및 학습을 위한 자료 정리용으로 올리는 것입니다.그렇기 때문에 전문가가 아닌 초심자가 올리는 그런 글이라는 점을 참고정도 해 두시기 바랍니다. 그렇다 하여 책이나 학습 자료를 통해서 그대로 베끼거나 그런 내용은 블로그의 수준을 스스로 떨어뜨리는 일밖에는 되지 않는다는 점에서 그럴 일은 전혀 없을 것임도 더불어 참고하시기 바랍니다. (본문 중 주요 내용에 대한 모든 출처: 1. 알고리즘으로 배우는 인공지능,머신러닝,딥러닝 입문 - 위키북스, 김의중 지음 2... Birthday Paradox Birthday Paradox에 대해서는 많은 사람들이 올린 글이 있으니 그거 참고하면 더 자세히 나와있겠지만.. 참 신기한듯 -_- 모임이 있는데, 각 모임에 있는 사람 중에서 나하고 같은 생일을 가질 사람이 있을 확률이 50%가 넘기 위해서 필요한 사람은 몇명인가가 Birthday Paradox의 문제이다. 딱 보면 진짜 적을거 같은데.. 보니까 그게 아니더라 이거지. 기본적으로, 수업시간에 배운 것에 기반하면 P0 : 모든 사람이 생일이 다 다를 확률 P1 : 1-P0, 즉 문제에서 구하고자 하는 나하고 같은 생일을 가질 사람이 되기 위한 확률 사람이 k명 있고, 생일의 전체 수를 n이라 했을때.. (n=365인건 뻔하지만 좀이따 다룬다) P0 = 1 * (1-1/n) * (1-2/n) * ... .. 이전 1 다음
