* tensor의 계산 (pytorch)
1. 흑백이미지의 y축 대칭 (좌우로 대칭이동) 이미지행렬 * 단위행렬의 반대각 행렬
2. 흑백이미지의 상하로 대칭 단위행렬의 반대각 행렬 * 이미지행렬
* mean vector and Covariance Matrix : PCA
평균벡터의이해
공분산 행렬: 여러 변수들의 공분산을 행렬 형태로 표현할한 것을 의미함
공분산이란 두 확률 변수 간의 선형 관계를 나타내는 지표로, 두 변수의 값이 함께 변화하는 정도를 측정
다변량 정규분포에서 각 변수 간의 분산과 공분산을 설명하느데 사용됨
공분산 행렬은 주성분 분석(PCA)에서 데이터의 주성분을 추출하는 데 사용됨
** How to get covariance matrix?
2.Random Variable
확률변수란?
1.확률적 시행의 결과(사건)를 실수로 대응시키는 함수이다.
2. 확률함수란 확률변수가 특정 값을 가질 확률을 나타내는 함수이다
3. 확률변수의 평균 = 기댓값
4. 확률변수의 분산은 기댓값의 특성을 나타내는 값
3. 분산분석
3개 이상 다수의 집단을 비교할 때 사용하는 가설검정 방법
H0 : 모든 집단의 평균은 같다. VS. H1 : 적어도 한 집단의 평균은 다르다.
** p < 0.05인 경우 H0(귀무가설) 기각
4. 상관분석
-5. ML/DL
** loss function
** gradient descent : loss function의 최솟값
How to get the derivatives of the logistic cost/loss function [TEACHING STAFF]
Hi! If you’re wondering how to get the derivatives for the logistic cost / loss function shown in course 1 week 3 “Gradient descent implementation”: I made a Google Colab (includes videos and code) that explains how to get these equations. (hold Ctrl
community.deeplearning.ai
loss function 식을 활용하여 gradient descent 까지 도출되는 과정으로 참고하면 좋을 사이트이다.
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