Monte Carlo Sampling

[AI Math]Monte Carlo Sampling(몬테카를로 샘플링)

확률변수 정의하는 event에 따른 결과 값(의역입니다.) 확률변수도 엄연히 "변수​" 이다 ex) 주사위라고 가정할때 1,2,3,4,5,6 등이 event이다. 이때 확률 변수는 "주사위를 한번 던졌을 때 어떤 숫자가 나올 확률"라고 정의 할 수 있다 ​ 이 확률들이 모여서 확률 분포를 만들고 이를 통계에 사용한다 ​ 이산확률변수(discrete) vs 연속확률변수(continuous) 이 두개가 구하는 방법이 다름 하지만 절대 원래의 데이터의 종류를 가지고 연속이다 이산이다 판단하면 안된다. 모델링하는 방법에 따라 다르다 ​ 1. 이산확률변수 다음과 같이 이산확률변수에 대한 확률은 확률 질량함수 라 한다 확률질량함수 = 사건이 발생할 경우의수 / 전체 경우의 수 라고 생각할 수 있다 ​ 2. 연속확률..