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-- Title : [Stats] 확률 추정의 방법들
-- Reference : mindscale.kr
-- Key word : 통계 확률 추정 최대우도추정법 최대 우도 추정법 maximum likelihood estimation ML estimation
평활법 스무딩 smoothing add one smoothing 베이지언 additive smoothing
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■ 최대 우도 추정법
- Maximum Likelihood Estimation(= ML Estimation)
- 각각의 추정은 틀릴 수 있으나 여러번 수행시 평균적으로는 실제 확률과 비슷하다.
- 데이터가 많을 수록 실제와 비슷하다.
■ 평활법
- 스무딩(= Smoothing)
- 데이터 수치에 적정치를 +/-해서 극단적인 예측을 방지한다.
- 데이터가 많을 때는 ML Estimation과 비슷하다.
- 더하는 수가 커질수록 "Addition Smoothing" 확률은 낮아진다(평평해진다).
■ 베이지언 통계학
- 사전 믿음 + 데이터 -> 사후 믿음.
- Additive Smoothing은 베이지언 통계학 관점에서 볼 수 있으나 어려우니.. PASS
- 대부분은 "ML 추정".
■ Scrap
