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복습내용이 많습니다.ANOVA등 3.10 멀티암드 밴딧 (Multi-Armed Bandit : MAB ) Exploration : 이미 알고 있는 최적의 방안을 얻었음에도 어느 정도 틀릴 수 있다는 여지를 두고 계속해서 실험하는 것Exploitation : 최적의 방안을 얻고나서 이를 계속 채택하여 최대의 이익(reward)을 창출하는 것 강화학습(Reinforcement Learning)은 머신러닝의 한 분야로 사람처럼 환경과 상호작용하면서 스스로 학습하는 방식을 의미합니다. 강화학습은 자신의 행동 결과인 보상을 많이 얻기 위해 학습을 진행합니다. Greedy algorithm 예시 greedy = 탐욕적인알고있는 지식을 총 동원해서 사용하는 기법이라고 생각하면 편합니다. greedy algorithm..

3.4.1 p값통계적 유의성을 정확히 측정하기 위한 지표(귀무가설이 맞다는 전제하에, 표본에서 실제로 관측된 통계치와 ‘같거나 더 극단적인’ 통계치가 관측될 확률) p-value가 너무 낮으면, 그렇게 낮은 확률의 사건이 실제로 일어났다고 생각하기 보다는 귀무가설이 틀렸다고 생각하게 된다. 예) 실제로 가능한 m(평균)의 분포가 위와 같을 때, 내가 구한 평균이 m2 라면 p-value가 매우 작다.동엽님의 예제대로 희박한 일이 실제로 일어났다고 하기 보다는 분포를 가져온 가설(귀무가설)이 잘못됐다 판단. 만약 대립가설이 사실이라면 귀무가설을 기각하고,대립가설이 거짓이라면 귀무가설을 채택한다 라고 결론을 낸다.귀무가설이 사실인데 기각시 = 1종 오류귀무가설이 거짓인데 채택시 = 2종 오류 P값은 정해진 ..