통계학 – Singular Value Decomposition
Singular Value Decomposition(SVD, 특이값 분해)은 행렬을 분해하는 기법이다. A(mxn)라는 행렬이 있을 때, A=USVT로 분해되며, U,S,V는 다음을 만족하는 행렬이다. U: orthogonal matrix (직교 […]
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AI를 위한 통계학
통계학 – Eigen Decomposition
통계학과 선형대수의 고유값 분해(Eigen Decomposition)에 대해 알아보겠습니다! Eigen Decomposition은 행렬을 분해하는 기법입니다.랜덤 프로세스의 확률벡터 파트를 기준으로 설명하겠습니다. 공분산이 Cx인 정규 확률벡터 X에 대하여, Cx=AA’을 […]
통계학 – PCA 차원 축소 with. Machine Learning
PCA 차원 축소는 데이터 시각화에서 자주 사용되는 기법입니다. 고차원에서 데이터를 표현한 것보다 저차원에서 데이터를 표현한 것이 더 이해하기 쉽습니다! 예를 들어 5차원 […]
통계학 – 정규화와 표준화의 필요성 with. Machine Learning
회귀 분석을 예시로 설명하면서 정규화와 표준화의 필요성을 알아 보겠습니다! 회귀 분석이란 ‘변수와 변수 사이의 관계를 알아보기 위한 통계적 분석 방법’ 입니다. ‘종속 […]
통계학 – 심화 용어 모음
이산확률분포: 이산 확률 변수에 관한 분포 이산균등분포: 주사위 사건과 같이 균등한 결과를 내는 사건의 확률질량함수가 갖는 분포f(x)=1/n, x=1,2,…,n | 평균: n+1/2, 분산: […]
통계학 – 기본 용어 모음
자료와 중심위치 통계학 기술 통계학: 도표나 그림을 통하여 자료를 요약하여 대표값이나 변동의 크기 등을 구하는 방법추측 통계학: 모집단에서 뽑은 표본을 분석하여 이의 […]