Model2 Markov chain Markov chain은 일정한 확률론적 규칙에 따라 한 상태에서 다른 상태로의 전이(transition)하는 수학적 시스템인 stochastic process이다. 이때 미래의 상태는 현재에 상태만 관련이 있고, 과거의 상태에 영향을 받지 않는 Markov property를 가지고 있다. Random walk도 markov property를 가지고 있다. Stochastic and Markov process 더보기 Stochastic process는 indexed random variable의 collection을 말한다. Index는 time이 되는 경우가 많다. Stochastic process이지만 Markov process가 아닌 경우의 예를 보자. 3가지 색깔을 가진 공이 여러 개 담긴 가방에.. 2020. 7. 24. Linear vs Nonlinear Model Linear model : Regression linear model은 함수가 어떤 형태인가가 아닌, 예측하고자 하는 parameter들이 linear인 model이다. Regression model로 이차함수를 생각해 보자. 위 식에서 estimate하려는 값은 beta0과 beta1이므로 linear model이다. 위 식은 parameter인 beta1, beta2 값이 non-linear하기 때문에 Nonlinear model이다. Reference - https://statisticsbyjim.com/regression/difference-between-linear-nonlinear-regression-models/ 2020. 6. 24. 이전 1 다음
