728x90 Drawing (AI)/Mathematics for Machine Learning2 Exponential distribution / Poisson distribution Exponential distribution지수분포는 연속 확률 분포의 일종이다. 사건이 서로 독립적일때 다음 사건이 일어날 때까지의 대기 시간이 지수분포를 따른다.PDF는 아래와 같이 정의된다. CDF는 아래와 같이 정의 된다. 확률 변수 X가 빈도 λ를 모수로 갖는 지수분포를 따른다면, 기댓값은 아래와 같이 된다.이는 단위 시간당 사건이 λ회 발생한다면 사건 발생까지 평균적으로 1/λ 시간만큼 기다린다는 것이다. 분산은 아래와 같이 계산되는 것을 알 수 있다.Poisson Distribution포아송 분포는 단위 시간당 사건이 몇 번 발생할 것인지를 표현하는 이산 확률 분포이다. 단위 시간당 사건이 발생하는 횟수의 평균이 λ라고 했을 때 그 사건이 k회 일어날 확률은 아래와 같다.해당 식을 이용하여.. 2024. 7. 31. 마할라노비스 거리 Mahalanobis Distance마할라노비스 거리는 통계와 Machine Learning에서 중요한 측정 방법으로, 서로 다른 데이터 포인트 간의 관계를 이해하는 데 필수적입니다. 이 거리 측정법은 인도의 통계학자 프라산타 찬드라 마할라노비스(Prasanta Chandra Mahalanobis)의 이름을 땄습니다. 마할라노비스 거리는 포인트 간의 거리가 아닌, 포인트와 분포 간의 거리를 측정하는 방법을 제공하며, 다양한 응용 분야에서 매우 유용합니다.마할라노비스 거리는 포인트와 분포 간의 거리를 측정하는 방법입니다. 유클리드 거리(Euclidean distance)가 공간 내 두 점 간의 직선 거리를 측정하는 반면, 마할라노비스 거리는 변수들 간의 상관관계를 고려합니다. 이는 각 변수의 분산과 공분산.. 2024. 7. 19. 이전 1 다음 728x90
