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누적 분포 함수 1

확률 밀도

때때로 변수는 오렌지의 개수, 박스의 종류와 같이 셀수있는 것이 아니라 키, 몸무게와 같이 연속적인 경우가 있다. 이러한 경우 확률을 표현하는 데 있어 다른 방식을 사용해야 할 것이다. 이러한 연속적인 변수의 확률 p(x)를 확률 밀도(probability density)라고 부른다. 위의 그래프는 확률 밀도 함수의 예시이다. P(x)는 누적 분포 함수라고 부르며 p(x)의 적분값으로 볼 수 있다. p(x)는 확률 밀도 함수라고 부르며 P(x)의 미분값으로 볼 수 있다. 연속형 변수에서 어떤 특정한 값을 가질 확률을 구하는 것은 쉽지 않다. 예를 들어, 키가 임의의 한 사람의 키가 180일 확률을 구한다고 치자. 실제로 그의 키가 정확히 180일 확률 극히 희박하다. 따라서 우리는 179.5~180.5 ..

Mathematics/probability 2023.01.26
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scirex, NER, deberta, music source separation, DeepLab V3+, information extraction, 악기 분리, speaker verification, DeepLab V3+ Xception, named entity recognition, Ensemble, kullback leibler, Xception, scierc, 사후 확률, 앙상블, gliner, self supervised learning, diffusion 모델, 음원 분리,

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