์ผ | ์ | ํ | ์ | ๋ชฉ | ๊ธ | ํ |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
- ์์ด๋ฐ์ฐํธ
- SQL
- ๋์งํธ๋ง์ผํ
- ํผ์๊ณต๋ถํ๋SQL
- Github
- ๋ง์ง
- ๋ณด์กฐ์ธ๋ฑ์ค
- ์ค๋ธ์
- ์ ์ฃผ๋
- digital marketing
- ๋ ํ๊ฐ
- ํฐ์คํ ๋ฆฌ์ฑ๋ฆฐ์ง
- ๊นํธ์ฐ์๊ฐ
- ์ ์ฃผ๋์ฌํ
- Linux
- ์คํ๋ผ์ธ
- ์๊ตญ์ฌํ
- PRIMARY KEY
- ํด๋ฌ์คํฐํ์ธ๋ฑ์ค
- ์คํ ์ด๋ ํ๋ก์์
- RStudio
- ๋ฐ๋
- ์ ๋ฝ์ฌํ
- PRML
- ์ฑ ๋ฆฌ๋ทฐ
- GenAI
- R
- ์ ์ฃผ2์ฃผ์ด์ด
- ํผ๊ณตS
- Jupyter notebook
- Today
- Total
๋ชฉ๋กPRML (2)
Soy Library
์ด ์์๋ ํ๊ท ๋ฌธ์ ๋ฅผ ๋ค๋ฃฌ๋ค. ์ฌ๊ธฐ์๋ $sin(2\pi x)$์ ์ฝ๊ฐ์ noise๋ฅผ ์ถ๊ฐํด ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์์ฑํ์๋ค. $$ \mathbf{t} = sin(2\pi \mathbf{x}) + \varepsilon $$ ์ด๋ $\mathbf{t} = (t_1, t_2, ...., t_N)^T$, $\mathbf{x} = (x_1, x_2, ..., x_N)^T$์ด๋ค. ์ค์ฐจ๋ ๊ฐ์ฐ์์ ๋ถํฌ๋ฅผ ๋ฐ๋ฅธ๋ค. ์ฆ, N๊ฐ์ input vector $\mathbf{x}$์ ๋ํด์ N๊ฐ์ output vector $\mathbf{t}$๊ฐ ์๋ ๊ฒ์ด๋ค. ์ด์ ์ฐ๋ฆฌ๋ ์ด ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ด์ฉํด์ ๊ณก์ ์ fitting ์ํค๊ณ , ์ด ํจ์๋ฅผ ํตํด ์ด๋ ํ input $\hat{x}$์ด ์ฃผ์ด์ก์ ๋ ํ์ผ ๋ณ์ $\hat{t}$๋ฅผ ์์ธกํ๋ค. ํด๋น ..
๊ธฐ๋ณธ ์ฉ์ด ํจํด์ธ์(pattern recognition)์ ์ปดํจํฐ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ํ์ฉํ์ฌ ๋ฐ์ดํฐ์ ๊ท์น์ฑ์ ์๋์ ์ผ๋ก ์ฐพ์๋ด๊ณ , ์ด ๊ท์น์ฑ์ ์ด์ฉํ์ฌ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๊ฐ๊ฐ์ ์นดํ ๊ณ ๋ฆฌ๋ก ๋ถ๋ฅํ๋ ๋ฑ์ ์ผ์ ํ๋ ๋ถ์ผ์ด๋ค. ์๊ธ์จ๋ก ์ฐ์ธ ์ซ์๋ฅผ ๊ฐ๊ฐ ํด๋น๋๋ ์ซ์๋ก ๋ถ๋ฅํ๋ ๊ฒ๊ณผ ๊ฐ์ ๊ฒ์ด ํ๋์ ์์๊ฐ ๋ ์ ์๊ฒ ๋ค. ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ์ด๋ฌํ ๋ถ์์ ์ข ๋ ํจ๊ณผ์ ์ธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๊ฐ์ ธ๋ค์ค๋ค. ๋จธ์ ๋ฌ๋์์ ์ฐ๋ฆฌ๋ ํ๋ จ์งํฉ(training set)์ ์ด์ฉํ์ฌ ๋ณ๊ฒฝ ๊ฐ๋ฅํ ๋ชจ๋ธ์ ๋งค๊ฐ๋ณ์๋ค์ ์กฐ์ ํ๋ ๋ฑ์ ํ๋ จ๋จ๊ณ(ํ์ต๋จ๊ณ)๋ฅผ ๊ฑฐ์ณ ์ ์ ํ ๋ชจ๋ธ์ ์ ํํ๊ฒ ๋๋ค. ๊ทธ ํ์ ์ํ์งํฉ(testing set)์ ๊ทธ ๋ชจ๋ธ์ ์ ์ฉ์์ผ ๋ณด์ ๋ชจ๋ธ์ ์ฑ๋ฅ์ ํ์ ํ๋ค. ์ด๋ ํ๋ จ๋จ๊ณ์์ ์ฌ์ฉ๋์ง ์์๋ ์๋ก์ด ์์๋ค์ ์ฌ๋ฐ๋ฅด๊ฒ ๋ถ๋ฅํ๋ ๋ฅ๋ ฅ์ ์ผ๋ฐํ(..