Monte Carlo Method Monte Carlo Method 방법은 경험 (experience) 이 필요하다. 경험이란 환경과의 상호 작용을 통해 얻어지는 일련의 states, actions 그리고 rewards 의 sample 을 의미한다. MC 방식은 MDP 를 알 수 없는 상황에서 value function 을 추정한다는 관점에서 model-free prediction 방식으로 ...
Probability Theory 에서, 랜덤 변수 X 에 대한 expected value 는 E(X) 또는 E[X] 로 표기된다.
두 변수 간 선형 관계를 측정하기 위해서 사용하는 값 covariance 역시 선형 관계를 측정하지만, normalized 된 것이냐 아니냐의 차이가 있다.
중심 극한 정리 (central limit theorem) 는 다음과 같이 설명할 수 있다.
The mean function \mu_{X}(t) of a random process \{X(t)\} is a function that specifies the expected value at each time t
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If we have a data set consisting of the values a_{1},a_{2},\ldots,a_{n}, then the arithmetic mean A is defined by the formula:
어떤 시행(실험)에서 특정 결과(샘플)가 나올 가능성을 확률 P(A), A \in \mathcal{A}로 표현한다. 다시 말해, 관측값 또는 관측 구간이 주어진 Probability Distribution에서 나타날 가능성의 정도를 의미한다.
상대도수는 사건이 무한히 반복 가능할 때, 내가 관심 있는 사건의 상대적인 빈도를 뜻한다.
the conditional probability that \mathrm{y}=y given \mathrm{x}=x as P(\mathrm{y}=y\mid\mathrm{x}=x)
집단에 속한 평균을 중심으로 퍼진 정도를 의미한다. 해당 집단이 모 집단인 경우 모 표준편차를 의미하고, 표본 집단을 대상으로 한다면 표본 표준편차를 뜻한다.