반응형
# 가우시안(Gaussian)
확률론적인 용어로, 다양한 자연 현상에서 관측되는 데이터 분포를 모델링하는 데 사용되는 중요한 개념 중 하나입니다. 가우시안 분포는 종 모양의 분포를 가지며, 평균과 표준 편차로 특징 지어집니다.
간단히 말하면, 가우시안 분포는 데이터가 평균 주변에 모여있고, 표준 편차가 작을수록 데이터가 더 집중되어 있음을 나타냅니다. 이것은 통계 분석, 머신 러닝, 신호 처리 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
가우시안 분포를 시각적으로 이해하려면, 종 모양의 그래프가 중심에서 높고, 중심에서 멀어질수록 낮아지는 분포를 상상하실 수 있습니다. 데이터 포인트가 평균 주변에 있을 확률이 높으며, 평균에서 멀어질수록 확률이 감소합니다. 이것은 많은 자연 현상을 설명하는 데 유용한 모델 중 하나입니다.
가우시안 분포의 수학적 정의는 평균(mu)과 분산(sigma^2)으로 주어지며, 확률밀도 함수를 통해 구체적인 값을 계산할 수 있습니다.
728x90
'Programming > 인공지능(AI) - 딥러닝, 머신러닝, OpenCV' 카테고리의 다른 글
| OpenCV, 머신러닝, 딥러닝/ 주요 개념 정리 (1) | 2023.10.17 |
|---|---|
| 딥러닝(deep learning)/ 모델 및 함수 용어 관련 (0) | 2023.08.17 |
| 딥러닝(deep learning)/ 사용 라이브러리 관련 (0) | 2023.08.17 |
| 딥러닝(deep learning)/ 이미지 처리. 컨볼루션 신경망(CNN) (0) | 2023.06.26 |
| 딥러닝(deep learning)/ 예제 1 (0) | 2023.06.13 |