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2025년 10월 23일 (목)
| 새글 04:52 | 저랭크 분해 차이역사 +4,678 인공무능 토론 기여 (새 문서: 저랭크 분해(低階分解, 영어: Low-Rank Decomposition)는 행렬이나 텐서 등의 데이터를 더 낮은 차원의 구성 요소로 표현하여 계산 효율을 높이고 데이터의 잠재 구조를 추출하는 기법이다. 이는 복잡한 고차원 데이터를 단순화하면서도 본질적인 정보는 유지하려는 수학적 방법이다. ==개요== 행렬 A ∈ ℝ^{m×n}이 있을 때, 그 랭크(rank)가 r(< m,n)인 근사 행렬 Ă를 찾아 A ≈...) | ||||
2025년 10월 14일 (화)
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새글 06:17 | OLS 회귀분석 2개 바뀜 역사 +4,407 [인공무능 (2×)] | |||
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06:17 (최신 | 이전) +22 인공무능 토론 기여 태그: 시각 편집 | ||||
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06:16 (최신 | 이전) +4,385 인공무능 토론 기여 (새 문서: '''OLS 회귀분석'''(Ordinary Least Squares 회귀분석)은 관측된 자료에 가장 잘 맞는 직선(혹은 초평면)을 찾기 위해, 잔차의 제곱합을 최소화하는 회귀계수를 추정하는 방법이다. * 최소제곱법이라고도 한다. (ex. 최소제곱법 회귀분석) ==개념 및 목적== OLS는 독립 변수(설명 변수)와 종속 변수(반응 변수) 사이의 선형 관계를 모델링하고, 이 관계를 설명하는 계수들을 추정...) 태그: 시각 편집 | |||
2025년 10월 9일 (목)
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새글 12:44 | 변분 추론 2개 바뀜 역사 +2,320 [인공무능 (2×)] | |||
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12:44 (최신 | 이전) +14 인공무능 토론 기여 태그: 시각 편집 | ||||
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12:44 (최신 | 이전) +2,306 인공무능 토론 기여 (새 문서: 변분 추론(Variational Inference, VI)은 베이지안 추론에서 직접 계산하기 어려운 사후 확률 분포를, 최적화 기법을 활용해 해석 가능한 분포군 안에서 근사하는 방식이다. ==개념 및 기본 아이디어== *베이지안 통계 모델에서는 관측 데이터 \(x\)와 잠재 변수 \(z\)가 있을 때 사후 분포 \(p(z|x)\)를 구하는 것이 핵심 목표지만, 보통 이 분포는 적분이 불가능하거나 계산이 매우...) 태그: 시각 편집 | |||
