최대우도추정법

최대우도추정법이 무엇일까?

Maximum Likelihood Estimator

 

머신러닝을 공부하게 되면 어려운 전문용어들을 접하게 됩니다.

고등학교 때 배운 미분, 적분

대학교 때 한 번 쯤 접했던 통계학 이론들

이런 용어들 중에 최대우도추정법, Maximum Likelihood Estimator 이란 단어가 있는데

아무래도 한글이 익숙하긴 한데 이건 오히려 한글이 더 어렵습니다.

"우도"를 "최대"로 하는 법,  우도(Likelihood)란 뭘까?

대학시절부터 "우도" "尤度" "가능도" 수업 중에 들어도 참 맘에 닿지 않았습니다.

오히려 영어 Likdlihood 뭔가 이해가 되는 느낌이었습니다.

앞으로 최대우도추정법에 대한 설명을 적도록 하겠습니다.

근데 여기에 대한 동영상이 많아서 올립니다.

 

우도 (尤度, likelihood)

어떤 시행의 결과 (Evidence) E 가 주어졌다 할 때, 만일 주어진 가설 H 가 참이라면, 그러한 결과 E 가 나올 정도는 얼마나 되겠느냐 하는 것이다. 즉  결과 E 가 나온 경우, 그러한 결과가 나올 수 있는 여러 가능한 가설들을 평가할 수 있는 측도

 

우도와 최대우도와 최대우도추정법은 말로는 쉽게 설명할  수 없고 다음과 동영상을 보시면 될 것입니다...

 

우선 다음과 같은 동영상을 봅시다.

www.youtube.com/watch?v=KefmJvzvcjM&feature=youtu.be&fbclid=IwAR0HxkcBoPEjj0W7na-hCmAdaOZWJ1vH8Nx4rbz4Uws5yQhT6jETV2mM2gQ

https://www.youtube.com/watch?v=sOtkPm_1GYw