기댓값

기댓값(Expected Value)과 손실함수(Loss Function)는 머신러닝 모델의 예측 성능을 정량화하고 최적화하는 데 사용되는 핵심 개념입니다. 기댓값은 확률분포 하에서의 평균적인 예측치를 의미하며, 손실함수는 예측값과 실제값 간의 차이를 정량화한 함수입니다. 기댓값의 정의 및 수식 확률변수 \(X\)의 기댓값은 다음과 같이 정의됩니다: \[ \mathbb{E}[X] = \int_{-\infty}^{\infty} x \cdot f_X(x)\, dx \] 또는 이산 확률의 경우: \[ \mathbb{E}[X] = \sum_{i=1}^{n} x_i … 더 읽기