딥러닝 성장일지

p(x) 정의: 우리가 뽑은 표본 안에, 우리가 원하는 원소가 x개 들어 있을 확률 분포초기하 분포의 식은 다른 분포들과 다르게 조합(C)로 표현된다. 기대값은 다음과 같이 구한다  그리고 분산의 계산식은 또 너무 길다. 결론만 하자면, 다음과 같다. https://youtu.be/C2FJ6d50FZg?feature=shared

시메옹 푸아송이 발견한 푸아송 분포는 이항분포를 특수한 상황으로 만들면 생기는 분포이다.  시행 횟수 n이 무한으로 많아지고, 발생할 확률 p는 무한히 작아지는 것을 뜻한다.  예시를 들자면, "하루(24시간) 거리에서 마주치는 길냥이의 수"라고 한다면 마주칠 확률 p는 한 없이 작을 것이고시행횟수 n은 24시간의 모든 순간을 의미하니(정각마다 한마리씩 나오는 것도 아니고), 거의 무한대에 가깝다고 할 수 있다. 다른 말로 하면, 푸아송 분포에서는 시행횟수 n과 발생 확률 p를 정의할 수 없다는 특징이 있다. 반대로 n*p는 정의할 수 있다는 특징이 있다. 참고로 n*p는 이항분포의 기대값이다. 이게 무슨 소리냐고 하면, 확률을 직관적으로 바라볼 수 없을 때는 결과를 통해서 바라보자는 것이라고 나는 생각..

음이항 분포는 5가지 정의가 있다. 우선 전체 시행 횟수 n, 성공 횟수 k, 실패 횟수 r ---> n = k + r 이라는 관계를 만족시키는 변수가 있다. 여기서 무엇을 변수로 놓고, 무엇을 상수로 놓느냐에 따라 정의가 나뉜다. (1) r이 정해지고(r이 상수), k가 변수인 경우 (2) r이 정해지고(r이 상수), n이 변수인 경우 (3) k가 정해지고(k이 상수), r이 변수인 경우 (4) k가 정해지고(k이 상수), n이 변수인 경우 (5) n이 정해지고(n이 상수), k 혹은 r이 변수인 경우 (이 녀석은 n = k+r 에 의해 하나만 구하면 자동적으로 나머지가 구해진다) 여기서 1번을 기준으로 예시를 설명하면 농구 선수의 자유투 성공률이 30%라고 하자.Q) 3번의 실패가 나오기까지 발생할 ..