오분류표를 활용하여 모형을 평가하는 지표1 · 정분류율(Accuracy, recognitionrate) · 오분류율(Error rate, misclassification rate) 정분류율(Accuracy, recognitionrate) · 탐지율(맞게 검출한 비율) · 전체 관측치중 실제값과 예측치가 일치한 정도를 나타냅니다. · 정분류율은 범주의 분포가 균형을 이룰 때 효과적인 평가지표입니다. · ex) 실제 악성/정상인지 맞게 예측한 비율 · 전제 중에서 올바르게 예측한 정도를 의미합니다. · TP(True Positive)와 TN(True Negative)을 더하여 전부의 합계로 나눈 값입니다. 오분류율(Error rate, misclassification rate) · ≒ 오차비율 · 전체 값에..

일반 분류기 vs 컨볼루션 신경망 컨볼루션 신경망(DL)이 일반분류기와 다른 점은 특징 추출과 분류가 하나의 프로세스로 이루어집니다. 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 여기에 2×2 마스크를 준비합니다. 각 칸에는 가중치가 들어있습니다. 샘플 가중치를 다음과 같이 ×1, ×0라고 하겠습니다. 1x1 0x0 1 0 0x0 1x1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 적용된 부분은 원래 있던 값에 가중치의 값을 곱해 줍니다. 그 결과를 합하면 새로 추출된 값은 2가 됩니다. 1 0x1 1x0 0 0 1x0 1x1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0x1 1x0x0 1 0 0 0x1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1x1 0x0x0 0 0 1 1x1 0 0 1 0 ..

Jitter(지터) · 데이터 값에 약간의 노이즈(noise)를 추가하는 방법을 말합니다. · 노이즈를 추가하면 데이터 값이 조금씩 움직여서 같은 값을 가지는 데이터가 그래프에 여러 번 겹쳐서 표시되는 현상을 막아줍니다.

Bayesian networks · ≒ 베이즈 네트워크 · 주디아 펄(Judea Pearl)이 서로 직접적으로 연관된 네트워크에서 정보를 업데이트하기 위해 베이즈 이론에 의존하는 네트워크의 측면을 강조하고자 처음 만들었습니다. · Bayesian networks는 불확실성이 작용하는 곳이면 어디에서나 볼 수 있습니다. 불확실성은 많은 곳에 있으며, 불확실성이 있는 곳에는 확률도 같이 존재합니다. · 변수나 모수 집합을 바탕으로 확률에 근거하여 결과를 예측할 수 있습니다. 변수들은 어떤 변수의 결과값이 다른 변수의 결과 확률에 영향을 미치도록 연결되어 있습니다. · 베이지안 네트워크는 그래프 이론과 확률 이론을 결합한 것으로 복잡성과 불확실성을 편리하게 다룰 수 있습니다. · 확률적 방향성 비순환 그래픽 ..

열 벡터(column vector)· 벡터가 열의 개수가 1개인 2차원 배열 객체로 표현된다면 · 열 벡터는 열의 수가 1인 행렬이라고 볼 수 있으므로 · 벡터를 다른 말로 열 벡터(column vector)라고도 합니다. 구분 표현 하나의 데이터 레코드를 단독으로 벡터로 나타낼 때 하나의 열(column)로 나타냅니다. 복수의 데이터 레코드 집합을 행렬로 나타낼 때 하나의 데이터 레코드가 하나의 행(row)으로 표현합니다.

대각 & 비대각