피어세션 정리
서폿: numpy pandas Python 실습은 어떻게 진행하고 있는지?- 중요하다고 생각되는 것만 따라치는 중
엠제이: 몬테카를로) 균등분포에서 확률분포로 만들기 위해 구간을 2로 나누는 것은 왜 그런걸까?- 균등분포에서 확률분포는 큰값 - 작은 값
- 기댓값을 구하기 위해서 pdf를 곱하니까..?
히스: Q1 경사하강법)y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3왜 dot 연산을 사용하는걸까?원딜: y = ax + b를 만드는 것이고, x(x_1, x_2)로 이루어져 있는 선형결합이라고 볼 수 있음, 따라서 행렬 곱으로 표현했다고 할 수 있음
히스: Q2 경사하강법)y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3신경망에서 input output 모양이 다름?펭귄: 앞의 코드의 y값은 x에 대한 지도학습에서의 정답셋. 신경망과는 다른 느낌후미y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3[1, 2]: W3: b라고 할 수 있음
엠제이y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3: label- for 문(epoch)을 돌면서
원딜- $X$ @ $\beta : \hat{y}$
엠제이: 왜도의 사용목적원딜- 분포의 쏠림
- 0: 균형이 잘 맞음
- 왜도가 클 경우에 log를 씌워서 완화시켜줄 수 있음
- 조건부 기댓값은 L2-norm 을 최소화하는 함수와 일치한다..?
- 수학적으로 증명이 되었다?!
히스: 조건부 확률??- 원딜
P(y): 전체 공간 S에서 y사건이 일어날 확률P[(y|x): 전체 공간 S ➡ x 만큼의 공간으로 줄인 공간에서 y사건이 일어날 확률- 벤다이어그램 생각하면 편함
- 원딜
원딜: i.i.d = Independent Identically Distributed- 서로 독립이고 동일한 분포를 따른다
피어세션 링크 date:2021.01.28. 기준 issue
과제 진행 상황
- 과제 현황
- (퀴즈) 확률론 맛보기 1~5
오늘의 한마디
- 9주차도 아니고 9일차에 몸상태 완전 엉망
- 한 3일간 총합 10시간 밖에 못 잠
- 학습정리가 중요하지만, 내 이해도가 더 중요하므로!
- ✔ 학습정리는 단계적으로 채워나가기로 하자 ✔
대충하고 싶다… 근데 그렇게 안되는 내가 … so sad…