일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- 시계열 분석
- coding test
- Unsupervised learning
- python
- Artificial Intelligence
- 설명가능한
- 코딩 테스트
- 인공지능
- xai
- Interpretability
- Deep learning
- Cam
- 딥러닝
- Score-CAM
- Class activation map
- keras
- 머신러닝
- Machine Learning
- grad-cam
- 기계학습
- SmoothGrad
- cs231n
- meta-learning
- 백준
- AI
- 코딩테스트
- 설명가능한 인공지능
- GAN
- 메타러닝
- Explainable AI
Archives
- Today
- Total
목록machine leanring (1)
iMTE
Likelihood function and Maximum Likelihood Estimation
Likelihood function and Maximum Likelihood Estimation 1) Likelihood Likelihood는 주어진 parameter에대해서 관측된 데이터 (Observed data) 에 대한 확률로, 다음과 같이 나타낸다. 설명을 돕기위해서, 만약 관측된 데이터들이 서로 독립 (Independent)이고, mu와 sigma^2를 갖는 정규분포를 따를 경우에는 다음과 같이 likelihood를 표현할 수 있다. Likelihood는 위와 같이 계산이 된다. 2) Maximum Likelihood Estimation Maximum Likelihood Estimation (MLE)는 주어진 데이터에 대해 이를 잘 설명하는 모델의 parameter를 구할 때 사용되는 기술이다..
Machine learning
2018. 6. 17. 14:37