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머신러닝을 위한 고급 통계 진행중 이수증
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머신러닝을 위한 고급 통계
참여기관 목록
강좌소개

수업계획서
주차 | 주차명(주제) | 차시 | 차시명(학습내용) | 평가방법 |
1 | 확률의 기본 개념 | 1-1 | 확률실험과 확률공간 | 퀴즈 |
1-2 | 확률변수와 확률분포 | |||
1-3 | 기댓값과 분산 | |||
1-4 | 적률생성함수와 확률분포 | |||
1-5 | 결합분포 | |||
2 | 조건화와 독립성 | 1-1 | 조건부 확률 | 퀴즈, 과제 |
1-2 | 독립성 | |||
1-3 | 공분산 | |||
1-4 | 확률벡터에 대한 기대벡터와 공분산 행렬 | |||
1-5 | 조건부 확률밀도함수와 조건부 기댓값 | |||
3 | 확률변수/ 확률벡터의 함수 | 1-1 | 확률변수의 변환 | 퀴즈 |
1-2 | 다변수 벡터함수의 미분 복습 | |||
1-3 | 확률벡터의 선형변환 | |||
1-4 | 확률벡터의 일반적인 변환 규칙 | |||
1-5 | 특정 확률분포를 따르는 난수를 생성하는 법 | |||
4 | 다변량 정규 분포 | 1-1 | (다변량) 정규분포의 표준화 | 퀴즈, 토론 |
1-2 | 다변량 정규분포를 따르는 확률벡터의 아핀 결합 | |||
1-3 | 다변량 정규분포의 주변 확률분포와 조건부 확률분포 | |||
1-4 | 정규분포, 카이제곱 분포, F-분포 사이의 관계 | |||
1-5 | 정규분포, 카이제곱 분포, t-분포 사이의 관계 | |||
5 | 확률변수열의 수렴 | 1-1 | 확률변수열에 대한 여러 가지 수렴성 | 퀴즈, 토론 |
1-2 | 큰 수의 법칙과 중심극한정리 | |||
1-3 | 큰 수의 강법칙 활용 (몬테카를로 실험) | |||
6 | 통계적 추론 | 1-1 | 통계적 추론 | 퀴즈 |
1-2 | 점추정 I (적률추정법) | |||
1-3 | 점추정 II (최대우도추정법) | |||
1-4 | 구간추정 | |||
1-5 | 가설검정 | |||
7 | 총괄평가 | |||
강좌운영진
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하길찬 교수현) 세종대학교 수학통계학과 교수
전공: 함수해석학, 암호학, 양자정보이론
서울대 수학 박사
서울대 수학 석사
서울대 수학 학사
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강의교재
자주묻는질문
Q 강좌 이수 기준이 어떻게 되나요?
A 이수 기준 총점 60점 이상입니다.
Q 평가 계획이 궁금합니다.
A △퀴즈(매주, 40%) △과제(1회, 10%) △총괄평가(1회, 50%)
기타·문의처
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