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(ML 1.1) What is machine learning? “Designing algorithms for inferring what is unknown from knowns.” MM considers ML as a subfield of statistics, with emphasis on algorithms. Got to read an interesting article Machine Learning vs. Statistics, thanks to Whi Kwon. Applications Spam (filtering out) Handwriting (recognition) Google streetview Netflix...

This is the master page for Notes on Machine Learning posts, in which I summarize in a succinct and straighforward fashion what I learn from Machine Learning course by Mathematical Monk, along with my own thoughts and related resources. Notes on Machine Learning 1: What is machine learning? Notes on...

시간의 이산적인 흐름에 따라 새로운 데이터들이 수집될 때 매번 그 평균을 구해야 하는 상황이 종종 발생한다. 새로운 데이터가 들어올 때마다 평균을 정의에 의해 계산하는 것은 매우 비효율적이다. 반면 이전 스텝까지 계산된 평균을 이용하여 상대적으로 빠르게 계산할 수 있는 방법이 있다. 시간이 $t=1, 2, \ldots$ 와 같이 변함에 따라 수집되는 데이터를...

논의를 시작하기 전에 지난번 살펴보았던 확률변수의 개념에 대해 몇 가지 언급해야 할 사항이 있다. 첫째, 지난 포스트 /확률변수를 이해하다/에서는 이산 확률변수 중에서도 표본공간이 유한(finite)한 경우만을 다루었다. 유한인 경우의 모든 내용이 무한이면서 이산인 경우로 일반화되는데, 달라지는 거의 유일한 포인트는 극한 개념을 도입해야 한다는 것이다. 극한의 개념이 요구되는 이유를 두 가지로 생각해볼...

불확실성이 포함된 상황을 체계적으로 기술하기 위해 수학의 확률이란 개념을 이용하게 된다. 작년 이맘때쯤 확률의 개념이 어떻게 탄생하게 되었는지 그 역사적 배경에 관한 김민형 교수님의 공개강연이 있었다. 고맙게도 온라인상에 동영상이 올라와 있으니 시청을 권한다 [2]. 강연의 내용 중 인상 깊었던 것 하나는 확률 개념이 탄생하던 17세기 유럽 그 시대의 석학들에게도 난제였던...