[일반] 거의 모든 통계 모형은

[익명(61.72)]

베이지안 모형이 아닌 이상 걍 mle를 구하는거라고 봐도 무방하냐(베이지안은 잘 몰라서)

머신러닝 수업을 들어봐도 많은경우 loss function의 최적화가 likelihood function최적화로 귀결되던데

[통갤러 1(61.72)]

사실 일반화 보자면 내가 갖고 있는 모형과 true model 사이의 KL divergence를 minimize 하는거지. MLE는 그중 일부로 볼 수 있고. 물론 KL divergence와 동치인 개념도 있어서 그걸로 봐도 무방하나 대개 KL divergence를 많이 언급함 왜냐면 오래돼서

[통갤러 2(124.58)]

ㅇㅎ 감사합니다 더 공부해야겠네요

[통갤러 3(152.23)]

Non parametric한경우는 likelihood가 있지도 않고 당장 ml에서 classification만 해도 logloss 아닌것도 쓸텐데… 뭔가를 최적화 하는건 맞지만 그게 likelihood일필요도 kl divergence일필요도 없음

[김옥균(jinseob2kim)]

최소제곱추정도있자나