classify, knnclassify 1. knnclassify Classify data using nearest neighborhood method 사용법 class = knnclassify (Sample, Training, Group) - Sample (Test) 이 행렬의 row들이 group으로 classify될 것임 - Training Sample의 row들을 지정하기 위한 training sample - Group 벡터이다. 각 element는 Training의 Row에 group을 나타낸다 예 Sample = [0.9 0.8 ; 0.1 0.3 ; 0.2 0.6] Sample = 0.9000 0.8000 0.1000 0.3000 0.2000 0.6000 Training = [0 0 ; 0.5 0.5 ; 1 1] Training =.. 더보기 HMM(Hidden Markov Models) http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/HMM/hmm.html HMM은 세 가지 문제를 풀 수 있다. 1. HMM Evaluation 우리가 HMM을 알고 있다. 즉 A, B 행렬을 알고 있을 때 특정 visible state의 sequence가 나올 확률을 구할 수 있다. 2. HMM Decoding Problem A, B 행렬과 observation이 있을 때 most likely sequence of hidden state w를 구할 수 있다. 3. HMM Learning Problem A와 B 행렬을 모를 때 visible training set를 이용해서 이 행렬을 구할 수 있다. How to use the HMM toolboxHMMs with discrete ou.. 더보기 라그랑즈 미정 계수법을 이용한 최적화 기법 A typical problem arising in signal processing is to minimize xTAx subject to the linear constraint cTx=1. A is a positive definite, symmetric matrix (a correlation matrix) in most problems. Clearly, the minimum of the objective function occurs at x=0, but his solution cannot satisfy the constraint. The constraint g(x)=cTx−1 is a scalar-valued one; hence the theorem of Lagrange applies as there .. 더보기 경제학 개론 경제학이 왜 생겼을까? 그것은 자원이 한정되어 있기 때문에 이 자원을 분배하는 문제가 있기 때문이다. 1. 무엇을 2. 어떻게 3. 누구에게 그래서 이 분배에는 항상 trade-off가 생긴다. - 효율성 vs 형평성 경제인이란 자신의 목표를 달성하기 위하여 자신에게 주어진 수단을 효율적으로 이용하는 사람을 말한다. 이때 수단의 합리성은 따지지만 목적의 합리성은 따지지 않는다. (사람을 죽여도?) 기회 비용: 어떤 선택을 했을 때 포기한 그 선택을 통해 얻을 수 있는 이득 (이 때 이득이 두 번째로 높은 것만 따진다. ) - 기회 비용 = 회계 비용(실제 들어간 돈) + 암묵적 비용(이를 위해서 포기한 돈) ex) 연봉 6천만원을 받던 사람이 내가 갖고 있던 2억원짜리 땅에다가 레스토랑을 만듬 - 이때 .. 더보기 이전 1 ··· 124 125 126 127 128 129 130 ··· 161 다음