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...는 달리 계의 [[앙상블 (물리학)|앙상블]]을 이용하고 있는데, 이 분자에서 앙상블은 열역학적 평형을 이용해 초기화된다. ([[양자 통계 역학]] 참조) 수학에서 표현할 때, 이 상태는 [[밀도 행렬]]을 통해 표현된다. ...보려는 노력이 몇 번 성공한 예가 있다. 2001년 NMR 양자 컴퓨터를 이용해 7비트 짜리 큐빗을 구현해, [[쇼어 알고리즘|쇼어의 알고리즘]]을 실행하는 것에 성공했다고 한다.<ref>[http://dx.doi.org/10.1038/414883a Experimental re ...

'''새몬 매핑'''({{lang|en|Sammon's mapping}})은 고차원 자료를 저차원으로 [[함수|사상]]하는 [[알고리즘]]이다. '''새몬 사상''' 또는 '''새몬 사영'''({{lang|en|Sammon's projection}})이라고 할 수도 있으 새몬 사영은 통계 컴퓨팅용 언어인 [[R 프로그래밍 언어|R]]의 MASS 패키지와, [[MATLAB]]의 패키지인 [http://www.cis.hut. ...

...| year = 2003 | isbn = 9780471722168 }}</ref> [[순위|순위통계]]와 함께 순서통계량은 [[비모수 통계]]와 [[통계적 추론|추론]]에서 가장 중요한 도구들의 하나에 속한다. * [[선택 알고리즘]] ...

...집'''(Gibbs sampling)은 두개 이상의 [[확률 변수]]의 [[결합 확률 분포]]로부터 일련의 표본을 생성하는 [[확률적 알고리즘]]으로, 결합 확률 분포나 그에 관련된 확률 계산을 근사하기 위해 사용된다.<ref>{{저널 인용|저자=George Casella, E 기브스 표집은 [[메트로폴리스-해스팅스 알고리즘]]의 특별한 예이고, 따라서 [[마르코프 연쇄 몬테 카를로]] 알고리즘의 한 예이다. 이 알고리즘은 물리학자 [[조사이어 윌러드 기브스 ...

[[분류:기하 알고리즘]] [[분류:다변량 통계]] ...

통계, 계량 경제학 및 신호 처리에서 '''자기회귀 모형'''(自己回歸模型, {{lang|en|autoregressive model}}, ' * [[레빈슨 재귀 알고리즘]] ...

...용 [[소프트웨어]]이다. [[행렬]]을 기반으로 한 계산 기능을 지원하며 함수나 데이터를 그림으로 그리는 기능 및 프로그래밍을 통한 알고리즘 구현 등을 제공한다. 매트랩은 수치 계산이 필요한 과학 및 공학 분야에서 다양하게 사용된다. 30일간의 무료 체험판을 사용해 볼 수도 [[분류:통계 프로그래밍 언어]] ...

...이러한 [[하향식 결정 트리 귀납법]](top-down induction of decision trees , TDIDT)은 [[탐욕 알고리즘]]의 한 예시이며, 데이터로부터 결정 트리를 학습하는 가장 일반적인 방법이다. * [[ID3 알고리즘|ID3]] (Iterative Dichotomiser 3) ...

* [[편향]]은 학습 [[알고리즘]]에서 잘못된 가정을 했을 때 발생하는 오차이다. 높은 편향값은 알고리즘이 데이터의 특징과 결과물과의 적절한 관계를 놓치게 만드는 과소 * [[K-최근접 이웃 알고리즘|K-근접이웃]](K-nearest neighbor) 모형에서 <math>k</math> 가 클수록 편향은 증가하고 분산은 감소한다. ...

== 알고리즘 == === 알고리즘 === ...

'''기댓값 최대화 알고리즘'''({{lang|en|expectation-maximization algorithm}}, 약자 EM 알고리즘)은 관측되지 않는 잠재변수에 의존하는 확률 모델에서 [[최대가능도]]({{lang|en|maximum likelihood}})나 [[최 이후 뎀스터-라드-루빈 논문의 알고리즘 수렴성 분석에 오류가 발견되었고, 1983년 C.F. 제프 우에 의해 옳은 증명이 제시되었다. 제프 우의 증명은 기댓값 최대화 알고리즘 ...

{{DISPLAYTITLE:''k''-평균 알고리즘}}<!--※ [[위키백과:제목의 기술적 한계]] --> ...학습)|자율 학습]]의 일종으로, 레이블이 달려 있지 않은 입력 데이터에 레이블을 달아주는 역할을 수행한다. 이 알고리즘은 [[EM 알고리즘]]을 이용한 클러스터링과 비슷한 구조를 가지고 있다. ...

}}</ref> 2010년에는 온라인 변분 베이즈 알고리즘(online varational Bayes algorithm)을 매튜 호프만(Matthew Hoffman), 프랜시스 바흐(Franci }}</ref> 따라서 사후 확률을 구하기 위한 다양한 [[근사 알고리즘]]이 사용된다. 처음 제시된 LDA에서는 볼록 기반 변분 알고리즘(convexity-based variational algorithm)을 사용하였으며,<ref name="lda_original" /> ...

* 간편하고 빠른 학습 및 테스트 알고리즘 * 다중 클래스 알고리즘 특성 ...

지분 증명 기반 화폐는 작업 증명 알고리즘 기반 화폐에 비해 에너지 사용 측면에서 더 효율적이라는 장점을 가지고 있다. 통계 시뮬레이션에 따르면 여러 체인에서 동시에 단조 작업을 진행하는 것이 가능하며, 심지어 수익을 창출할 수도 있는 것으로 밝혀졌다. 하지만 ...

# 조정이 가능한 가중치들의 집합 즉, 학습 [[알고리즘]]에 의해 조정이 가능한 숫자로 표현된 매개변수로 구성되어있다. ...수''가 되어야 하며, 그렇지 않을 경우에는 데이터와 관련된 어떤 것도 모델링할 수 없게 된다. 많은 경우 비용은 근사될수만 있는 [[통계]]로 주어진다. 간단한 예로, 어떤 분포 <math>\textstyle \mathcal{D}</math>에서 뽑아낸 데이터 쌍 <mat ...

=== EM(Expectation Maximization)알고리즘 === * EM 알고리즘은 Finite Mixture Model 통계 개념에 기반하고 있다. Mixture 하는 것은 여러 개의 확률 분포를 혼합된 것을 의미한다. 군집의 개수가 k라고 하면 k개의 확률 ...

통계 및 컴퓨터 과학 문헌에서 , 나이브 베이즈는 '''단순 베이즈''', '''독립 베이즈'''를 포함한 다양한 이름으로 알려져 있으며, 이 훈련 알고리즘은 일반적인 [[기댓값 최대화 알고리즘]]의 한 요소이다(EM). 루프 내에서의 예측 단계는 EM에서 E 단계이고, 나이브 베이즈를 통해 다시 훈련 것은 M 단계로 볼 수 있 ...

...]]를 이용하여 70시간에 걸쳐 소수점 아래 2,037자리까지 계산하였다. 원주율 계산에 컴퓨터를 도입한 이후 원주율 계산은 단순 [[알고리즘]]의 무한 반복에 불과한 작업이 되어 수학적 의미를 잃었다.<ref name="사이먼">사이먼 싱, 박병철 역, 페르마의 마지막 정리, === 확률과 통계 === ...

...은닉 마르코프 모형은 [[동적 베이지안 네트워크]]로 간단히 나타낼 수 있으며, 은닉 마르코프 모형의 해를 찾기 위해 [[전향-후향 알고리즘]]을 제안한 스트라토노빅<ref name=Stratonovich1960>{{저널 인용|author=Stratonovich, R.L.|y ...Viterbi)는 [[동적 프로그래밍]]을 이용하여 관찰된 사건들이 도출될 확률이 가장 높은 은닉 상태들의 순서를 찾아내는 [[비터비 알고리즘]]을 발표하였다. ...