inverse ⇒ 역(정반대)

deduction⇒연역

learning⇒W값

induction⇒귀납-통계적 추론

reduction⇒절감(축소)

어떠한 케이스를 통해서 조건을 만들고 연역법을 통해서 원하는 값을 추론하는것이 딥러닝?

오차 (error)⇒모수회귀식 예측값 VS 실제값

예측값(y)-관측값(x)(in 모집단-All)모집단에서의 예측값과 관측값의 차이이다

잔차 (residual=remain) ⇒샘플회귀식예측값 VS 실제값

예측값(y)-관측값(x)(in 표본집단-Sampling)표본집단에서의 예측값과 관측값의 차이이다.

편차 (deviation) ⇒평균VS 실제값

모집단의 평균과 관측값(x)의 차이이다.(측정값 - 평균값)

손실 (loss) ⇒ 오차

표본집단⇒ 샘플링한거

모집단⇒ 모든 data

모수(Population)는 모집단의 파라미터

표본(Sample)