초기 서평: 회귀 분석 이해총 490페이지의 책 "회귀 분석의 이해 - 조건부 분포 접근 방식"의 처음 10페이지는 당신을 놀라게 할 것입니다. 그러나 이미 이해하고 있는 것을 읽는 것은 똑똑하다는 느낌을 주기 때문에 항상 좋습니다.
이 책은 몇 가지 용어를 제시하고 측정을 통해 관찰하는 것이 정확한 표현이 아니라고 말하는 (너무) 많은 단어를 사용합니다.
예(책에서 가져왔지만 크게 줄임):
측정된 원의 둘레(Y)는 Y = π*x^2입니다. 이 모델은 측정된 원이 수학적으로 완벽한 경우에만 정확하거나 결정적입니다. 이것은 결코 사실이 아니기 때문에 측정된 원에 자연스럽게 결함이 있고 측정 시스템이 불확실하기 때문에 모델이 잘못되었습니다.
강조: "데이터는 데이터를 생성하는 프로세스를 대상으로 합니다."
캘리퍼스로 원의 직경을 측정하면 생산하는 데이터는 측정량이 아닌 측정 시스템(캘리퍼스)의 프로세스를 대상으로 합니다.
간단히 말해서 데이터는 측정량의 실제 추정치가 아니라 얼마나 정확하게 측정하는지 나타냅니다.
이 책은 Y = f(x)가 뒤따를 수 있는 모집단 Y 또는 x를 무시하기 때문에 수정되어야 함을 나타냅니다. 이 책은 대신 Y | X = x ~ p(y|x), 여기서 p는 y와 x의 분포를 나타냅니다. 이것이 "조건부 분포 접근법"의 일반적인 아이디어입니다.
나는 더 많은 것을 읽을 수 있도록 과장되어 있으므로 계속 지켜봐주십시오.
예측 모델링 및 기계 학습
