http://www.aistudy.com/pattern/parametric_gose.htm

논리적 비약이 없이 모든 부분의 빈칸이 채워지는 느낌이라

테트리스하는 것처럼 흥겹지만,,

두뇌회전이 느린 사람은 너무 오랜 시간이 소요되는 문제가..

아무래도 정답은,,

같은 도메인을 하다보면 소요시간 문제가 해결 된다는 것?

아무래도 코딩과 다른점은,

코딩은 문제를 정확히 내가 규명하고 그 문제를 해결하려는 경우가 많기 때문에

막히면 자고 일어나면 풀리지만 공부는 막히면 자지 않고 보는게 해결법인것같

다. 왜냐하면 문제 규명자체를 제대로 못하는 경우가 많고 뭘 말하는건지

이해하지 못하는 경우가 수두룩 하기 때문이다.

수식전개따위 공식이니까 무시하고 넘어가도 적어도 그 문제를 풀기위해 처음 의

도한 수식은 이해하고 넘어가고 있으니 그건 다행;

그래고 재미있는건 ㅋ 수식을 이해 했다고 해도 수식 이해와 수식 암기는

둘다 가야한다. 자연어만으로 수식을 만들면 잊어버리고 수식에서 뭔가

빼먹는 경우가 발생하니;; 수식을 보고 뜻을 정확히 알아내는 것도 중요하지만

수식자체도 외워야 하는 것은 간과해서는 안된다.

일단은 영어 했을때처럼 좀 파고 파고 파자; 그러면 영어처럼

그래도 어느정도는 되겠지?

수많은 "라면된다." 를 몸소 체험 하고서도

괜한 허울에 밀리면 그것 만큼 우스꽝 스러운 모습 또한 없다.

어짜피 글자고 논리다. 논리가 잘못된걸 이해하려고 들자면 밑도 끝도 없지만

이건 그런게 아니니

모르면 찾아보고 이해하고 암기하고 그걸로 그만이다.

차근차근 봐서 진짜로 어려운 건 언제나 불확정성을 포함하고 있어서 수식으로

전개 불가능한 현상 들뿐이다.

그 외는 섣부른 판단으로 돌아서는 일이 없어야 한다.

통나무 그네 생각하라니까^^ㅋ

오전 : HCI 논문 마무리, 각주 달아서 보내기

오후 : 병리조직학 대여, ML공부

왜 이항분포를 에러를 확인하는 데 써야하는가?

->답변이 필요하다.

이항확률분포에서 알고싶은 것은 이를테면

"과거의 경험으로 상점관리자는 한고객이 구매할 확률은 0.3이라고 생각되는데, 그렇다면 지금 3명중 2명이 구

매할 확률은 얼마일까?"

이다.

한고객이 구매할 확률을 무시하고 그냥 3명의 고객이 2개를 고를 선택의 가지수는 3Combine2 조합이다.

즉 ┌3┐ 가 된다. 수식으로 쓰자면 3! / 2!(3-2)!가 된다. 즉 3가지가 나온다.(SSF)(SFS)(FFS)로

└2┘

트리를 그려보면 눈에 보기 쉽게 알 수 있다. 이는 총 나올수 있는 가짓수인 상태비트가 3개니까 8개로

3/8이라고 할 수 있겠으나, 여기서는 그냥 그 가짓수에만 초점을 맞춘다.

즉 3개인 것이 중요한 것이다. 여기서는. 왜일까? 왜 3/8에는 초점을 맞추지 않을까???

각 실험결과들의 확률을 구해야 한다. 이는 사전에 추정한확률 0.3로 부터 구할수 있다.

이항실험의 조건이 다름이 아니라 이게 아니면 저거여야 하고 모든 실험에서는 같은 확률을 가지므로

생각할 필요없이 SSF라면 0.3 0.3 (1-0.3)이므로 쉽게 0.063이라는 사실을 할 수 있다.

일부 외부적인 요인들은 결여 되어 있고 그냥 기존에 이러했으니 지금도 이러할 것이다라는

일반적인 통계적 가정을 따르는 것이겠지?? 이렇게 뭉뜽그려 말하기는 좀그런가;;

좀더 내쪽에 맞게 생각하자면,

r번 에러가 날 확률은 어떻게 알수 있냐면 S라는 샘플의 개수에 맞게 n 번 시행 하니까 r/n일 것이다.

이때 r이라는 것은 목표함수인 f(x)와 내가 만든 함수인 h(x)의 차이들의 합이다. 즉

r = sigma(x∈S) δ(f(x),h(x)) 이니까,

1/n sigma(x∈S) δ(f(x),h(x)) where n=|S| 이라면,

n번 시행 했을 때 r번 에러가 날 확률을 말해주는 것이다.

이는 이항실험의 3번째 특성인 성공의 확률이 이때의 에러가 일어나 확률이다.

이항실험의 특성은 아래 4개이다. 이중 2,3,4번만 되면 베르누이 시행이다.

- 실험은 n개의 동일한 시행으로 구성되어 있다.

- 각 실험은 두가지 결과를 가진다. 그 결과를 성공, 실패라고 부른다.

- 성공의 확률은 p이며 반복실험에서 변하지 않는다. 따라서 실패의 확률 1-p도 반복실험에서 변하지 않는다.

- 각 실험은 독립적으로 행해진다.

이는 n개중 r번 에러가 날 갯수에 에러가 나올수 있는 확률을 곱한 것이다.

그냥 r 번