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NTIS 바로가기정보와 통신 : 한국통신학회지 = Information & communications magazine, v.33 no.10, 2016년, pp.60 - 64
김용대 (서울대학교) , 정구환 (서울대학교)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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빈도론(Frequentism)과 베이지안(Bayesian)은 어떤 차이가 있는가? | 통계학에는 빈도론(Frequentism)과 베이지안(Bayesian)이라는 두 개의 큰 패러다임이 있다. 이 둘은 자료의 무작위성을 바라보는 시각이 다르다. 빈도론은 자료를 생성하는 하나의 고정된 확률분포가 존재한다고 생각하기 때문에 이 분포를 정확하게 찾는 것을 궁극적인 목적이다. 반면에 베이지안은 자료를 생성하는 확률분포가 고정된 것이 아닌 랜덤이라고 생각하여 자료를 관측한 뒤 모수의 사후분포(posterior distribution)을 구하고, 이를 기반으로 의사결정을 한다. | |
통계학에는 어떤 패러다임들이 있는가? | 통계학에는 빈도론(Frequentism)과 베이지안(Bayesian)이라는 두 개의 큰 패러다임이 있다. 이 둘은 자료의 무작위성을 바라보는 시각이 다르다. | |
베이지안 방법은 어떤 장점이 있는가? | 베이지안 방법은 Markov chain Monte Carlo(MCMC, [1]) 방법의 개발로 인하여 복잡한 구조를 갖는 모형에서 빈도론적 방법보다 쉽게 모수를 추론할 수 있는 장점이 있어서 현재 기계학습의 여러 분야에서 사용되어지고 있다. 특히, 자료들 사이의 복잡한 구조를 파악하는 것이 목표인 비지도학습 (unsupervised learning)에서 유용하게 사용되어지고 있는데, 본 논문에서는 비지도학습의 한 분야인 군집분석에서 베이지안 방법이 어떻게 사용되어지고 있는가에 대해서 간단히 살펴보고자 한다. |
Gelfand, Alan E., and Adrian FM Smith. "Samplingbased approaches to calculating marginal densities." Journal of the American statistical association 85.410 (1990): 398-409.
Ferguson, Thomas S. "A Bayesian analysis of some nonparametric problems." The annals of statistics (1973): 209-230.
Sethuraman, Jayaram. "A constructive definition of Dirichlet priors." Statistica sinica (1994): 639-650.
Escobar, Michael D., and Mike West. "Bayesian density estimation and inference using mixtures." Journal of the american statistical association 90.430 (1995): 577-588.
Blei, David M., and Michael I. Jordan. "Variational inference for Dirichlet process mixtures." Bayesian analysis 1.1 (2006): 121-144.
Gorur, Dilan. "Nonparametric Bayesian Discrete Latent Variable Models for Unsupervised Learning." (2007).
Xing, Eric P., Michael I. Jordan, and Roded Sharan. "Bayesian haplotype inference via the Dirichlet process." Journal of Computational Biology 14.3 (2007): 267-284.
Teh, Yee Whye, et al. "Hierarchical dirichlet processes." Journal of the american statistical association (2012).
Blei, David M., Andrew Y. Ng, and Michael I. Jordan. "Latent dirichlet allocation." Journal of machine Learning research 3.Jan (2003): 993-1022.
Sudderth, Erik B., et al. "Describing visual scenes using transformed objects and parts." International Journal of Computer Vision 77.1-3 (2008): 291-330.
Pitman, Jim, and Marc Yor. "The two-parameter Poisson-Dirichlet distribution derived from a stable subordinator." The Annals of Probability (1997): 855-900.
Williamson, Sinead, Avinava Dubey, and Eric P. Xing. "Parallel Markov Chain Monte Carlo for Nonparametric Mixture Models." ICML (1). 2013.
Blei, David M., and John D. Lafferty. "Dynamic topic models." Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning. ACM, 2006.
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