데이터 분석 썸네일형 리스트형 6-3. Quadratic Optimization Problem 용어정의 Quadratic optimization problem Solving a constrained optimization using Lagrange multipliers Comparison between the primal and dual problems 1. 용어정의 Lagrange multiplier : 라그랑주 승수법, 제한조건이 있는 최적화 문제를 풀기 위한 방법으로 제한조건 내에서 주어진 함수의 극댓값과 극솟값을 찾는 것이다. 2. Quadratic optimization problem 2-1. Solving a constrained optimization using Lagrange multipliers ||w||에 관한 2차 최적화 문제는 위에서 주어진 constraint를 .. 더보기 6-1. Overview of Support Vector Machine(SVM) 용어정의 Overview of support vector machine(SVM) 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. Overview of support vector machine(SVM) Support Vector Machine (SVM)은 각 클래스 간의 거리를 최대화할 수 있는 초평면(Hyperplane)을 찾는 feed-forward networks 중 하나이며, Outlier의 영향을 받지않고 네트워크의 Generalization을 향상시킬 수 있다. 또한, SVM은 데이터가 입력공간에서 비선형적으로 존재할 때, Non-linear mapping function 을 이용해서 더 높은 차원으로 데이터를 변환하여 분류할 수 있다. 이때 Non-linear mapping func.. 더보기 5-4. Radial Basis Function(RBF) Neural Network 용어정의 Radial basis function(RBF) neural network 1. 용어정의 피드백 후 작성 예정입니다. 2. Radial basis function(RBF) neural network RBF 뉴럴네트워크는 아래의 Gaussian basis function을 이용하는 것으로, 각각의 Center 와 Width를 가지는 정규분포의 선형적 결합으로 타겟데이터의 분포를 근사하는 것이다. 따라서, RBF 뉴럴네트워크는 두 단계로 학습된다. 첫번째는 각 Basis function의 Center 와 Width 를 추정하는데, 입력데이터만 이용하기 때문에 비지도 학습이다. 두번째는 입력데이터와 타겟데이터를 이용해서 네트워크의 가중치 W를 구하며 이때는 지도 학습이다. 위의 과정은 아.. 더보기 이전 1 2 다음
