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2.2.3 역행렬의 계산 연립 일차방정식의 응용으로 역행렬을 구하기 연립 일차방정식이 풀리면 역행렬도 구할 수 있습니다. $n$차 정방행렬정방 행렬 $A$의 역행렬이란 $AX = I$가 되는 정방 행렬 $X$입니다. $X$를 $X = (\mathbf{x}_{1}, ..., \mathbf {x}_{n})$과 열 벡터로 나타내고, 이에 대응하여 단위행렬 $I$도 $I = (\mathbf {e}_{1},..., \mathbf {e}_{n})$로 나타냅니다. $\mathbf {e}_{i}$는 $i$성분만 1이고, 다른 성분은 0인 벡터가 됩니다. 따라서 $AX = I$는 $A(\mathbf{x}_{1}, ..., \mathbf {x}_{n}) = (A\mathbf {x}_{1},..., A\mathbf {x}_{n}) = (\mathb.. 2019. 9. 26.
카이제곱 분포 카이제곱 분포 (chi-square distribution) $\alpha = \frac {v}{2}$ ($v$는 양의 정수), $\beta = 2$인 경우의 감마 분포입니다. 자유도 $v$인 카이제곱 분포라고 합니다. 통계적 추론에서 중요한 역할을 하며, 정규분포와 밀접한 관계가 있습니다. 정규 모집단의 모 분산에 대한 통계적 추론, 범주형 자료의 분석 등에서 활용됩니다. 카이제곱 분포 (chi-square distribution) 식 연속 확률변수 X의 확률분포가 $f(x; v) = \frac {1}{2^{\frac {v}{2}}\Gamma(\frac {v}{2})}x^{\frac {v}{2}-1} e^{-\frac {x}{2}}$, (x > 0)이고 그 외의 x에서 0과 같이 주어질 때, X는 자유.. 2019. 9. 26.
Ch05 Resampling Methods - The Validation Set Resampling methods란 무엇인가요? Resampling methods란 training data에서 반복적으로 sample들을 뽑고 적합한 모델에 대한 더 많은 정보를 얻기 위하여 각각의 샘플들을 모델에 재 적합시키는 방법입니다. 모델 평가 측면에서 test error rates를 추정한다든지 모델 선택 측면에서 모델 유연성의 적절 수준을 선택하는 경우에 사용됩니다. 계산 비용이 많이 들지만 현재는 powerful한 컴퓨터들이 많아서 수월하게 할 수 있습니다. resampling 두 가지 방법 교차 검증 (Cross Validation) 부트스트래핑 (Bootstrapping) 일반적인 접근: The Validation Set 가장 낮은 test (not training) error rate.. 2019. 9. 26.
Pandas 고급 데이터 set 만들기 df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}, index=[0, 1, 2, 3]) df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'], 'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'], 'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'], 'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']}, index=[4, 5, 6, 7]) df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'], 'B'.. 2019. 9. 25.

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