분류 전체보기477 Chap 06 선형 모델 선택 및 정규화 - Subset Selection Best Subset Selection X predictors의 각 가능한 조합들로 선형 회귀를 실행합니다. 어떤 subset이 best라고 판단할 수 있을까요? 하나의 간단한 접근은 가장 작은 RSS 또는 가장 큰 $R^{2}$를 취하는 subset을 채택하는 것입니다. 안타깝게도, 모든 변수를 포함한 모델이 항상 가장 좋은 $R^{2}$과 가장 작은 RSS를 보입니다 Credit Data: $R^{2}$ vs Subset Size RSS/$R^{2}$은 변수가 증가함에 따라 항상 감소/증가합니다. 따라서 유용하지 못합니다. RSS와 $R^{2}$에 따르면 빨간 선은 예측 변수의 수에 따른 가장 적합한 모델을 나타냅니다. Other Measures of Comparison 다른 모델들을 비교할 때, 다.. 2019. 10. 2. 확률표본 - 모집단과 표본 모집단 모집단(population) : 관심이 있는 대상과 관련된 모든 관측 가능한 값의 집합 모집단의 크기(size) : 관측가능한 수 유한 모집단 : 관심 대상의 수가 유한 무한 모집단 : 원소의 수가 무한한(제한이 없는) 모집단. 크기가 상당히 큰 경우 이론적으로 무한으로 간주하기도 합니다. (예 : 주사위를 계속 던지는 것, 대량으로 제조되는 제품 등) 확률변수를 이용 : 모집단에서 각각의 관측값은 확률변수의 값입니다. 이 확률변수를 $X$라 하고 확률분포 함수 $f(x)$를 따릅니다. 모집단의 관측값들의 확률변수들이 이항분포/정규분포/분포함수 $f(x)$를 따를 경우. 그 모집단을 이항 모집단/정규 모집단/ 모집단 $f(x)$ 등으로 부르기도 합니다. 확률변수(또는 확률분포)의 평균, 분산은 모.. 2019. 10. 1. 4.7.3 요르단 표준형의 성질 요르단 표준형의 장점 고윳값, 고유 벡터의 모양이 보입니다. 거듭제곱을 구체적으로 계산할 수 있습니다. 이 두 가지는 폭주 판정과 관련이 있습니다. 요르단 표준형은 블록대각이므로 고윳값이나 거듭제곱 계산은 블록별로 보면 알 수 있습니다. 다음 요르단 셀을 이용하여 학습하겠습니다. $B = \begin{pmatrix} 7 & 1 & 0 & 0\\ 0 & 7 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 7 & 1\\ 0 & 0 & 0 & 7\\ \end{pmatrix}$ 요르단 표준형의 고윳값 요르단 셀 $B$의 고윳값은 7밖에 없습니다. (상삼각 행렬) $\mathbf {p} = (\alpha, 0, 0, 0)^{T}$가 고윳값 7의 고유 벡터입니다. ($\alpha \neq 0$) 이 외의 고유 벡터는 없습니다. 요.. 2019. 10. 1. 구글 맵스 API 이용 방법 구글 지도 API 이용하는 방법 - 가입부터 Jupyter notebook에서 이용까지 구글에 구글 맵스 api를 검색하신 후 구글 지도 API - Google Cloud 사이트를 들어가 줍니다. 구글 아이디로 로그인되었다는 가정하에 시작하기를 누릅니다. 본인의 용도에 맞게 체크 표시를 해준 후 계속을 클릭합니다. 본인의 프로젝트 이름을 알맞게 지어준 후 Yes 체크 후 NEXT를 눌러줍니다. 무료였던 구글 맵스가 유료로 전환되었기 때문에 결제 계정을 만들어야 하지만 걱정하지 마시고 진행합니다. 결제 계정 만들기를 클릭합니다. 걱정하지 말라고 말씀드린 부분이 이 단계 때문입니다. 가입할 시 12개월 간 무료로 사용할 수 있고 사용자가 혹시 까먹더라도 무료 체험판 종료 후 자동 청구되지 않기 때문에 요금이.. 2019. 10. 1. 이전 1 ··· 98 99 100 101 102 103 104 ··· 120 다음
