Chapter 3 수학이론

아주 기초적인 수학이론. 무엇보다도 앞으로 나올 수학식들을 어떻게 이해하면 되는지 간단히 설명.

수학

기계학습과 마찬가지로 수학은 논리와 계산으로 나뉩니다. 논리는 정의고. 해당 정의에 사용되는 요소들이 모델. 계산은 해당 정의를 어떻게 푸는지 실제로 돌리는 방식.

Probability distribution

확률 분포. 가장 단순하고 기초적인 모델.

conditional probability

joint probability

Bayes rule

bayes rule. 가장 단순하고 기초적인 학습 원리이자 학습 알고리즘.

이걸 그대로 못쓰기 때문에 추후 원리와 알고리즘이 따로 놀기 시작 ㅇㅅㅇ

Similarity measurement

정의. 유사도계산.

Linear algebra

log

differentiation

linear combination

cost functions

activation functions