Deep Learning study

베이즈 정리(Bayes theorem)와 최대 우도 추정 (Maximum likelihood estimation, MLE)

오늘 정리할 것은 최대 우도 추정(MLE) 방법입니다. MLE를 공부하기 전에 Bayes theorem(베이즈 정리)를 간단하게 알아보겠습니다. Bayes Theorem 베이즈 정리는 두 확률변수의 사전확률(prior)와 사후확률(posterior)사이의 관계를 나타내는 정리입니다. 즉 사전확률(prior) 로부터 사후확률(posterior)를 알 수있게해줍니다. B를 관측 데이터, A를 모델 이라고 합시다. P(A∣B) = (P(B∣A)P(A)P(B) 사후확률(posterior) : P(A|B), B가 관측되었을때 A의 를 나타냅니다. 우도(likelihood) : P(B|A), 해당 관측치(B)가 나올 확률을 나타냅니다. 사전확률(prior)..
AI/Deep learning 을 위한 지식 2020. 4. 12. 18:18
백준 17144문제

#include using namespace std; #define FOR(i,a,b) for(int i=a ; ib ; i--) int x[4] = {0,0,1,-1}; int y[4] = {1,-1,0,0}; int R,C,T,r1,r2,r[2],m[51][51],v[51][51]; bool check(int x, int y){ return (x=0 && y=0); } void proliferation(int a, int b){ int cnt=0,prol = m[a][b]/5; FOR(i,0,4){ int nx = a + x[i], ny = b + y[i]; if(check(nx,ny) && m[nx][ny]!=-1) cnt++; } m[a][b] = m[a][b] - prol * cnt; v[a][..
백준 문제 코드 2019. 12. 31. 22:58
백준 14888문제

#include using namespace std; #define FOR(i,a,b) for(int i=a ; i> N; FOR(i,0,N) cin >> A[i]; FOR(i,0,4) cin >> op[i]; cal(A[0],1); cout
백준 문제 코드 2019. 12. 31. 19:45
백준 14503문제

#include using namespace std; #define FOR(i,a,b) for(int i=a ; i> N >> M; cin >> r >> c >> d; FOR(i,0,N) FOR(j,0,M) cin >> board[i][j]; clean(); cout
백준 문제 코드 2019. 12. 18. 20:54
백준 14889문제

#include using namespace std; #define FOR(i,a,b) for(int i=a ; i
백준 문제 코드 2019. 12. 17. 20:41
백준 3190문제

#include using namespace std; #define x first #define y second #define FOR(i,a,b) for(int i=a ; i=0 && b =0 && board[a][b] != 2; } bool move(int nxt){ a += gox[cur_dir%4], b+= goy[cur_dir%4]; if(!check()) return false; snake.push(make_pair(a,b)); if(board[a][b] == 0){ pair tmp = snake.front(); board[tmp.x][tmp.y] = 0; snake.pop(); } board[a][b] = 2; if(nxt == 'L') cur_dir += 3; else if..
백준 문제 코드 2019. 12. 16. 22:39
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