일단 시작하기 전에 Windows 환경을 가정합니다. Github 계정이 있어야 한다. Git이 설치되어 있어야 한다. Hugo를 설치해야 한다. Hugo를 설치하는 방법은 다음과 같다. https://github.com/gohugoio/hugo/releases 에 접속하여 아래 스크린샷에 보이는 Assets을 찾는다. 자신의 컴퓨터와 맞는 (다운로드 받을 theme이 지원하는) 파일(ex. ugo_extended_0.109.0_windows-amd64.zip)을 다운로드 받고 압축을 푼다. Hugo.exe 파일이 있는 위치를 환경변수 path에 저장한다. …

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구간법 (Braketing method) 연속함수 $f(x)$ 의 값이 구간의 양 끝 $a \leq x \leq b$ 에서 조건 $f(a)f(b)<0$ $[f(a)$의 값과 $f(b)$의 값의 부호가 서로 다르다$]$을 만족하면 구간 내부에 $f(x)=0$을 만족하는 $x$가 적어도 한 개가 존재한다. 이렇게 근이 존재하는 구간을 알 때는 이분법(bisection), 가위치법(False-position method), 수정가위치법(modified false-position method) 과 같은 구간법을 적용해서 방정식의 근(해)를 구할 수 있다. …

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Data의 주요 경향성을 나타내는 equation을 찾을 때 각각의 데이터와 우리가 가정한 linear equation간의 거리의 제곱을 최소화하는 방법이 가장 일반적인다. 연속함수에서 최소화한다는 것은 derivative = 0 이 되는 값을 찾는 것이다. 데이터가 $\vec{x} = {x_1, x_2, \dots x_n}$, $\vec{y} = {y_1, y_2, \dots y_n}$ 일 때 Linear regression에서는 이 데이터를 $a \mathbf{x}+b= \mathbf{y}$ 로 근사한다. 그럼 여기서 unknown인 a와 b를 찾아보자. ${a …

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엔트로피에 대해서 말하기 전에 surprise에 대해서 먼저 알아야 한다. surprise는 쉽게 말해서 확률의 반대인데, 예를 들어서 동전에 앞면이 나올 확률이 1인 경우에 앞면이 나올 surprise는 0가 된다. (동전 앞면이 나올 확률이 1이라는 것은 언제나 동전 앞면이 나온다는 건데 그럼 동전 앞면이 나왔을 때 놀라는 정도?는 0이라는 의미임) 근데 이 suprise는 something이 아닐 확률과는 다른 개념이므로 1-something 으로 정의되는 것이 아니라 1/(somthing) 으로 정의된다. 그렇지만 여기서도 문제가 발생하는게, $1/1=1$이 …

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기대값은 사건이 일어나서 얻는 값과 그 사건이 일어날 확률을 곱한것을 모두 합한 값이다. 예를 들어서 StatLand에서 Troll 2에 대해서 들어본 사람 수와 들어보지 못한 사람의 수가 아래의 표와 같다고 생각해 보자. Heard of Troll 2 Never heard of Troll 2 Total # 37 176 213 Probability 0.17 0.83 1 Outcome -1 1 이런 상황에서 우리가 지나가는 사람들에게 "troll 2"에 대해서 들어봤는지 아닌지에 대해서 물어보는 betting을 한다고 가정해 보자. …

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아래 그림과 같이 하나의 target(빨간 점)을 맞추는 문제를 보자. Bias가 높다는 것은 우리의 prediction이 taget 점과 멀리 떨어져 있다는 것이다. prediction error가 높다는 것 Variance는 taget point에서의 error sum이 낮을 수 있지만 prediction이 정확하지 않은 것이다. 데이터의 noise pattern까지 모델이 다 capture 해 버려서 prediction 결과가 정확해지지 않는 것 Source: …

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Sensitivity는 actual condition이 positive 인 것이 prediction으로 얼마나 정확히 밝혀졌는지를 말해 준다. 실제로 positive인 사람들 전체 중에 prediction이 positive로 추정한 정도 $$\text{Sensitivity} = \frac{\text{True positives}}{ \text{True positives + False negatives}}$$ Specificity 는 실제로 negarive인 것이 prediction으로 얼마나 정확히 밝혀졌는지를 말해 준다. 실제로 negative …

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Confusion matrix은 내가 선택한 machine learning algorithm이 뭘 잘 prediction했고 어떤 걸 잘 prediction하지 못하는지 알려준다. 이 confusion matirix를 비교함으로써 여러 가지 machine learning methods (Logistic regression, Support Vector machine learning, K-nearest, etc.) 중에 어떤 것을 선택하는 것이 가장 좋은 결과를 주는지도 알 수 있다. Predicted condition Positive (PP) Negative (PN) …

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보통 100% 샘플 중에서 Train (75%) Test (25%) 로 나눠서 사용한다. 근데 여기서 75%와 25%를 나눌때도 총 데이터에서 어떤 부분에서 선택할 것인지도 중요함 데이터를 블록 단위로 나누고 (여기서 예를 들어 A, B, C, D 4개로 나눴다고 하자) 4개 중에서 A를 test data로 선정하고 나머지를 training data로 놓고 machine learning algorithm을 돌린다. 그 다음에는 B를 test data로 선정하고 나머지를 training data로 놓고 다시 알고리즘 돌린다. 이런식으로 반복하는게 cross …

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Gradient-Free Optimization 이건 언제 사용하는 거냐? gradient가 계산하기 복잡하거나 계산을 할 수 없는 경우(function evaluation 값이 noisy하거나 아니면 목적 함수가 continuous 하지 않거나, 블랙박스로 싸여있는 legacy 코드라 고칠수가 없는데 noisy하거나 어떤 값이 나오는지 알 수 없을 경우거나, 어떤 경우에 아예 에러가 나오는데 최적화를 수행해야 할 때)에 gradient-free optimization이 유용하게 사용될 수 있다. multi-modal function …

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