AI를 위한 필수 수학

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AI

를 위한 필수 수학

파레토 분포

pareto

distribution

파레토 분포는 연속 분포다. 이 분포는 슈퍼 컴퓨터가 머신러닝 계산 작업을 완료하는 데 걸리

는 시간, 특정 인구의 가계 소득 수준, 소셜 네트워크 친구 수, 인터넷 트래픽의 파일 크기 등

실제 애플리케이션에 유용하다. 파레토 분포는 하나의 파라미터

a

에 의해 제어되며, 지수 분포

보다 더 두꺼운 꼬리를 갖는 분포다.

세부적인 내용을 다루기 전에 가볍게 몇 가지 분포들을 더 살펴보자. 이 분포들은 앞서 언급한

분포와 어느 정도 관련이 있다.

●

스튜던트

t

분포

student

’

s

t

-

distribution

: 연속 분포이며 정규 분포와 유사하지만 표본 크기가 작고 모집단의 분산

이 알려지지 않은 경우에 사용된다.

●

베타 분포

beta

distribution

: 연속 분포이며 구간에서 임의의 값을 생성한다.

●

코시 분포

cauchy

distribution

: 연속 분포이며 평균과 분산이 정의되지 않은 특이한 분포다. 임의로 선택한 값에

탄젠트를 사용하여 구할 수 있다.

●

감마 분포

gamma

distribution

: 연속 분포이며 지수 분포에서와 같이 한 가지 사건이 아닌

n

개의 독립적인 사건

이 발생할 때까지 걸리는 시간과 관련이 있다.

●

음이항 분포

negative

binomial

distribution ...