Linear Regression
Linear Regressio은 연속형 반응 변수와 설명 변수의 선형 관계를 모델링하는 가장 기본적인 통계 모델입니다. 이 글에서는 OLS(Ordinary Least Squares)의 수식적 구조, 가정, 해석을 중심으로 정리하고, 간단한 파이썬 실습을 해보려고 합니다.
Linear Regressio은 연속형 반응 변수와 설명 변수의 선형 관계를 모델링하는 가장 기본적인 통계 모델입니다. 이 글에서는 OLS(Ordinary Least Squares)의 수식적 구조, 가정, 해석을 중심으로 정리하고, 간단한 파이썬 실습을 해보려고 합니다.
이 포스팅은 Linero (2023) 의 논문 Generalized Bayesian Additive Regression Trees Models: Beyond Conditional Conjugacy 을 읽고 정리한 글입니다.
이 포스팅은 Bayesian Additive Regression Networks (BARN) Linero, 2024; arXiv:2404.04425v1 을 읽고 정리한 글입니다.
이 포스팅은 Bayesian Independent Component Analysis (Bayesian ICA) 에 대해 공부하며 정리한 글입니다.
이 포스팅은 Probabilistic Principal Component Analysis (PPCA)에 대해 공부하며 정리한 글입니다. Tipping & Bishop (1999)의 고전 논문을 기반으로 수학적 정의, 추론 과정, 장단점을 설명하겠습니다.
이 포스팅은 Bayesian Principal Component Analysis (BPCA)에 대해 공부하고 정리한 글입니다.