이전에 아래 글에서 Likelihood & MLE에 대한 정리를 했었는데, 분류 문제에 대한 설명은 되지만, 리그레션 문제에 대한 설명을 하려 할 때 감이 잘 오지 않는다. Likelihood & MLE(최대 우도 추정) 1 Likelihood & Maximum Likelihood Estimation(MLE) Likelihood(우도; 가능도)란? 어떤 모델(파라미터;확률분포)과 데이터가 주어졌을 때, 이 모델이 데이터를 얼마나 잘 설명하는지? 수치화 할 수 있는 척도이다... aimaster.tistory.com 이번엔 Regression에서 MSE를 Loss 함수로 쓰는 이유를 정리하려 한다. (결론 부터 말하면, 리그레션 모델의 출력을 가우시안 분포의 평균 값으로 가정하고 MLE를 했을 때, Lik..
