# 확률적 모델링 ## 개요 **확률 모델링**(Probabilistic)은 불확실성과 랜성을 내재한 현상이나 시스템을 수학적으로 표현하고 분석하기 위한 통계학 및 확률론의 핵심 기법이다. 현실 세계의 많은 현상은 결정론적으로 예측하기 어려우며, 관측 오차, 자연스러운 변동성, 또는 정보의 부족 등으로 인해 확률적인 접근이 필요하다. 확률적 모델링은 이...

# 지수족 형태 지수족(Exponential Family Form)는 통계학에서 중요한 확률분의 수학적 구로, 많은 일반적인 확률분포들이 이 형태로 표현될 수 있다. 지수족은 추정 이론, 베이즈 통계, 일반화선형모형(GLM), 정보 이론 등 다양한 통계적 분석에서 핵심적인 역할을 하며, 수학적 처리의 용이성과 이론적 아름다움을 동시에 갖춘 구조이다. 본 ...

# 필터 방법 ## 개요**필터 방법**( Method)은 데이터과학, 특히 머신러닝과 통계 모델링에서 **특성 선택**(Feature Selection)을 수행하는 대표적인 기법 중 하나입니다. 이은 모델 훈련 과정에 의존하지 않고, 데이터 자체 통계적 특성만을 기반으로 각 특성의 중요도를 평가하여 불필요하거나 중복된 변수를 제거하는 것을 목표로 합니다...

# PDF ## 개요 **PDF**(Probability Density Function, 확률 밀도 함수)는 **확론**과 **통계학** 연속 확률 변수의 확률 분포를 설명하는 핵심 개념이다. 이 함수는 특정 값에서 확률 변수가 나타날 **상대적 가능도**를 나타내며, 확률 변수가 특정 구간에 속할 확률을 그 구간에서의 PDF의 적분을 통해 계산할 수 ...

# Bayesian Target Encoding ## 개요 **베이지안 타겟 인코딩**(Bayesian Target Encoding)은 범주형 변수(categorical variable)를 수치형 변수로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나로, 특히 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 사용된다. 이 기법은 단순한 타겟 인코딩(target encoding)의...

# 미적분학 ## 개요 미적분학(calculus)은 수학의 중요한 분야로, 변화와 누적을 연구하는 학문이다. 17세기에 뉴턴(Isaac Newton)과 라이프니츠(Gottfried Wilhelm Leibniz)에 의해 체계화된 이 분야는 물리학, 공학, 경제학 등 다양한 과학 분야에서 필수적인 도구로 사용된다. 미적분학은 **미분**과 **적분** 두 가...

# 경사 하강법 ## 개요 경사 하강법(Gradient Descent)은 머신러닝에서 모델의 파라미터를 최적화하기 위한 기본적인 최적화 알고리즘입니다. 이 방법은 **비용 함수(cost function)**의 기울기(gradient)를 계산하여, 매개변수를 반복적으로 조정해 최소값을 찾는 과정입니다. 경사 하강법은 신경망, 회귀 모델 등 다양한 학습 알고...