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확률·통계 실무 개념 과제: ML 현장에서 마주치는 추론 문제들

확률 기초, 베이즈 정리, 분포, MLE/MAP, 신뢰구간, 가설검정까지 — 머신러닝 실무 시나리오로 배우는 확률통계 개념 과제 모음입니다.

모집단과 표본, 대수의 법칙, 중심극한정리, 최대 우도 추정(MLE), 최대 사후 추정(MAP), 정규화까지 머신러닝 추정의 핵심을 정리했습니다.