Mathpresso 머신 러닝 스터디 — 14. 밀도 추정(Density Estimation)

이 글은 Mathpresso의 머신러닝 스터디 시리즈 중 14번째 주제인 '밀도 추정(Density Estimation)'에 대해 설명합니다. 밀도 추정은 통계학에서 데이터와 변수 간의 관계를 파악하는 방법으로, 주어진 데이터를 기반으로 변수가 가질 수 있는 모든 값의 확률 밀도를 추정하는 과정입니다.

예를 들어, 모의 수능 성적 데이터를 바탕으로 실제 수능 성적을 예측하는 상황을 예시로 들어 이해를 돕습니다. 글에서는 밀도 추정이 단순히 데이터를 관측하는 것을 넘어, 데이터 분포를 확률적으로 표현하고 예측하는 데 활용됨을 강조합니다.

다만, 실제 데이터는 정규 분포처럼 깔끔하지 않은 경우가 많다는 점을 언급하며, 밀도 추정의 복잡성을 시사합니다. 수식을 배제하고 개념 중심으로 설명하여 머신러닝 입문자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성되었습니다.