Binary Variables에 이어 Multinomial에 대해서 정리해 보도록 하죠. Binary가 동전의 앞면/뒷면과 같은 경우를 이야기한다면, Multinomial은 주사위를 던지는 경우를 생각하면 될 것 같습니다. 즉 K=6의 상태를 가지고 있고, X3 = 1인 경우, 다음과 같이 나타낼 수 있습니다. 확률이므로 K=1부터 6까지의 X의 전체 합은 1이 되겠죠. 독립이므로 여러번 주사위를 던질때 확률은 다음과 같이 곱으로 계산할 수 있습니다. (k에 대한 평균이 파라미터로 주어졌을 때, Xk가 나올 확률을 의미합니다.) 이때, 파라미터로 사용하는 평균은 다음과 같은 조건을 가지고 있습니다. 이번에는 X1에서 Xn까지의 독립 관측에서의 데이터 셋을 D라고 할 때, 다음과 같은 likelihood ..
Cloud&BigData/Machine Learing
2013. 6. 20. 08:16
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