모수와 비모수적 기법

분포란? 

확률밀도함수가 생긴 모양새

 - 연속형확률 분포 : 지수분포, 로그정규분포, t분포, 카이제곱분포, 감마분포 등

 - 이산형 확률분포 : 베르누이분포, 이항분포, 포아송분포 등

모수란?

Prameters, 모든 확률분포의 모양을 결정짓는 결정적인 수. 모든 확률 분포는 한 개 이상의 모수를 가진다.

 - 가령, 가장 유명한 정규분포의 경우 평균,분산의 2개의 모수가 존재

 - 대부분의 경우 모수를 정확히 알 수 없고, 이를 추측하는 과정을 추정(Estimation)이라 함.

비모수적 모델?

모수를 통해 모델을 결정짓지 못하는 경우 비모수적 모델이라 함

 - Ex : KNN

이 경우, 학습 이전에 조건을 주게 되는데 이는 모수와는 다른 개념이다.

 

정리하자면,

 - 모수적 모델: 회귀모델, 로지스틱회귀모델, 1차/2차 판별모델

 - 비모수적 모델: 의사결정나무, 랜덤포레스트 (Random Forest), K-최근접이웃