Statistics2 Parametric statistic from: wikipedia.com 모수 통계는 데이터가 특정 확률 분포에서 왔고, 해당 분포의 모수에 대한 추론을 수행하는 것을 가정하는 확률 분야이다. 가장 잘 알려진 기초 확률 방법론들은 모수 통계이다. 모수 모델과 비모수 모델 사이의 차이점은 전자가 고정된 모수를 가지고 있는 동안, 후자는 훈련 데이터의 크기에 따라 모수의 개수가 증가하는 점이다. 일반적으로 말해서, 모수 방법론은 비모수 방법보다 더 많은 가정을 한다. 만약, 그러한 추가적인 가정들이 옳다면, 모수 방법론은 더 정확한 예측을 도출할 수 있다. 모수 방법론은 더 큰 통계적 검정력을 가지고 있다고 알려져 있다. 하지만, 만약 가정이 틀리다면, 모수 방법은 크게 틀릴 수 있다. 그런 이유로, 모수 방법론은 강건(robust)하지 않다고.. 2015. 5. 10. Kullback-Leibler Divergence from: stackexchange.com The Kullback-Leibler Divergence is not a metric proper, since it is not symmegtric and also, it does not satisfy the triangle inequality. So the "roles" played by the two distributions are different, and it is important to distribute these roles according to the real-world phenomenon under study.When we write (the OP has calculated the expression using base-2 logarithms)K.. 2015. 1. 8. 이전 1 다음