반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- Optimizer
- KeyBert
- LDA
- 피파온라인 API
- 조축회
- 자연어 모델
- 데이터넥스트레벨챌린지
- 원신
- 트위치
- CTM
- NLP
- 토픽 모델링
- 문맥을 반영한 토픽모델링
- 데벨챌
- 옵티마이저
- 개체명 인식
- 코사인 유사도
- 데이터리안
- 붕괴 스타레일
- Roberta
- 블루아카이브 토픽모델링
- 포아송분포
- 클래스 분류
- 블루 아카이브
- 구글 스토어 리뷰
- SBERT
- 다항분포
- Tableu
- BERTopic
- geocoding
Archives
- Today
- Total
목록포아송분포 (1)
분석하고싶은코코

포아송분포 포아송분포는 흔히 알려진게 단위시간(범위) 내에 어떤 사건이 발생하는 횟수를 나타내는 이산확률분포를 이야기합니다. 그렇다면 이 포아송분포는 언제 사용할까요? 앞서배운 이항분포에서 모수(Parameter) n과 p가 존재했는데 여기서 n이 너무 크다면 이항분포를 사용하기 어렵습니다. 거기에 더해 p가 충분히 작은 경우 이럴때 이항분포의 근사확률 계산에 포아송분포를 사용하게 됩니다. 쉽게 이항분포는 횟수를 포아송은 비율을 본다는 느낌으로 이해하시면 쉽게 이해가 될 수 있습니다. 이항분포에서 n이 너무 클 경우 포아송으로 대체할 수 있다고 했습니다. 포아송에서는 기댓값을 lambda라고 하는데 이 lambda만 알면 쉽게 포아송에 대한 확률질량함수를 구할 수 있습니다. 실제로 Python scipy..
통계
2023. 9. 22. 21:05