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혼합 모델 (Mixture Models)

혼합 모델은 여러 개의 확률 분포를 결합하여 더 복잡한 데이터 분포를 모델링하는 데 사용되는 통계적 방법이다. 이 모델은 데이터가 여러 개의 하위 모집단(subpopulation)에서 생성되었다고 가정하며, 각 하위 모집단은 자체의 확률 분포를 가진다. 혼합 모델은 클러스터링, 밀도 추정, 이상 감지 등 다양한 머신러닝 문제에 적용될 수 있다. 이 글에서는 혼합 모델의 기본 개념, 주요 유형, 그리고 활용 사례에 대해 자세히 설명한다.🧩 혼합 모델의 기본 개념혼합 모델(Mixture Model)은 여러 개의 확률 분포를 가중 평균하여 결합한 모델이다. 각 확률 분포는 혼합 요소(mixture component)라고 불리며, 각 요소는 데이터 생성에 기여하는 정도를 나타내는 가중치(weight)를 가진다..
머신러닝 2025. 4. 14. 07:50
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