[Statistical Machine Learning] Introduce Statistical Learning

Introduce Statistical Learning

포스트 난이도: HOO_Senior

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# Statistical Learning

위의 예제는 Statistical learning에서 사용하는 기본적인 수식이다. 우선 PL이라고 나와있는 Programming Languages라는 변수(Y)는 respons 또는 target에 해당한다. f라고 나와있는 function 안에는 여러 원소들이 포함되어 PL이라는 결과를 산출한다. f 안에 있는 원소(x)들을 input, feature, predictor이라고 부른다. 아래의 다른 예시들도 살펴보면 이해하는데 도움이 될 것이다.

위의 예시를 간단하게 수식을 표현하면 아래와 같다.

위와 같이 수식으로 표현할 수 있으며, function 안의 x로 표현된 원소들은 아래와 같이 표현이 가능하다.

최종적으로 나타내어지는 수식은 아래와 같다.

여기서 엡실론은 measurement errors들을 나타낸다. 위의 수식에서는 = 등호를 사용할 수 있는 경우는 errors을 별도로 더해주고 있기 때문이다. SML(Statistical machine learning)에서는 현실적인 데이터를 처리하기 때문에 에러 값을 고려해줘야 한다. 따라서 errors 값에 대한 명시가 되어있지 않는 경우에는 산출된 결과가 완전히 동일하지 않을 수 있기 때문에 = 등호를 사용할 수 없는 것이다.

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