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10_Wiki/Topics/AI/Non-parametric-Models.md

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 id: ML-NPAR-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
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 confidence_score: 1.0
 tags: [machine-learning, statistics, non-parametric, knn, decision-trees, data-driven]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Non-parametric Models (비모수 모델)]]
+# Non-parametric Models (비모수 모델)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "데이터의 형상을 미리 짐작하여 가두지 말고, 데이터 스스로가 자신의 구조를 드러내게 하라" — 고정된 수의 매개변수를 가지지 않고, 데이터의 규모에 따라 모델의 복잡도가 유연하게 변화하는 머신러닝 알고리즘 체계.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 작업 소요 시간 예측이나 이상 탐지(Anomaly Detection) 시, 데이터의 분포를 미리 예단하지 않기 위해 비모수적 접근법인 커널 밀도 추정(KDE)이나 랜덤 포레스트를 적극 활용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[K-Nearest-Neighbors-K-NN]], [[Decision-Trees-and-Random-Forests]], [[Support-Vector-Machines-SVM]], [[Instance-based-Learning]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Non-parametric-Models.md]]
+- [[K-Nearest-Neighbors-K-NN]], Decision-Trees-and-Random-Forests, Support-Vector-Machines-SVM, [[Instance-based-Learning]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Non-parametric-Models.md