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통계와 머신러닝 베이즈 통계학 베이즈 정리 - 사후 확률을 추론하는 기법 베이즈 통계학 - 베이즈 정리를 이용하여 통계학적 문제에 접근하려는 시도 베이즈 통계학에서 어떤 사건의 확률은 사건이 일어나는 빈도가 아니라 사건에 대한 신뢰도로 정의 베이즈 확률을 사람의 손으로 계산하는 것은 어려움 -> 컴퓨터의 계산 능력의 향상 -> 베이즈 확률을 추론할 수 있는 여러 알고리즘이 등장 (특히, 나이브 베이즈 모델) 머신러닝 머신러닝은 베이즈 확률을 표현하기 위한 수학적 모델을 만드는 것에 기여 로지스틱 회귀 - 통계 기법, 머신러닝 기법의 일종, 데이터를 분석하여 사건의 발생 가능성을 예측 다양한 분야에 적용되어 분류 및 예측 문제를 해결 -> 베이즈 확률론이 현실 문제 해결에 적용가능을 입증 뇌세포를 모방한 ..

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해당 과정은 이 책을 기반으로 스스로 학습하는 과정을 남기기 위한 용도임. 저자 사이트 https://needleworm.github.io/ 저자는 파이참을 이용하여 해당 코드를 실행하였지만 나는 코랩을 이용하여 해당 코드를 실행해보기로 하였다. 하지만 다음과 같은 에러가 발생 - (인코딩 문제) 혹시나 저자에게 에러를 해결할 방법이 있나 물어 보았는데 굉장히 빠르게 답장을 해주었다 (- -)(_ _)(- -) 그래서 해당 파이썬 파일을 수정하여 해결하였다. 이제 해당 책을 바탕으로 새롭게 공부 시작!