전체 글 (62) 썸네일형 리스트형 [Data processing]- Bayesian Bootstrap Method Bayesian Bootstrap Bayesian Theorem - Bayesian Statistic은 일반적인 Statistic 과 가장큰 차이가 Population을 미리 확정하지 않는 점이 가장 큰 차이점이다. 즉 Bayesian Theorem은 이전의 경험과 현재의 증거를 토대로 어떤 사건의 확률을 추론하는 과정이다. 새로운 정보를 토대로 어떤 사건이 발생했다는 주장에 대한 신뢰도를 갱신해 나가는 방식으로 베이지안 관점의 통계학에서는 사전 확률과 같은 경험에 기반한 선험적인, 혹은 불확실성을 내포하는 수치를 기반으로 하고, 거기에 추가 정보를 바탕으로 사전확률을 갱신하게 된다. P(H) ; H의 사전 확률 ( prior probablistic , 과거의 경험적 확률 ) P(D|H) ; 사건 H가 .. [Data processing]Bootstrapping /Compiler/ Statistic/ ML 관점의 정리 Introduce : What's the bootstrapping Density Forecasting for Long-Term Peak Electricity Demand 및 Constructing Probabilistic Load Forecast From Multiple Point Forecast: A Bootstrap Based Approach 의 논문을 보면 Bootstrapping 기법이 소개 되었다. 신호처리 관점에서 Sampling을 학부및 대학원과정에서 다루어 보았지만 다시한번 복귀하는 차원으로 검색을 해보았다. BootStarp은 일반적으로 Random sampling with replacement에 기반한 통계 검증과 추정을 의미한다. 특정 통계량(추정량)의 분포를 구하기 위해, 관측된 R.. [interpolation] - Spline method 이번 포스팅에서는 리뷰했던 논문 Density Forecasting for Long-Term Peak Electricity Demand 에서 나왔던 Spline에 대해 다루어 보고자한다. Spline 이란 ? 스플라인 곡선(spline curve)은 주어진 복수의 제어점을 통과하는 부드러운 곡선으로, 인접한 두 점 사이에의 구간마다 별도의 다항식을 이용해 곡선을 정의한다고 정의한다. n차 Spline Curve을 이용하면 n차 다항식을 의미하게되고 일반적으로 Spline curve는 3차 곡선을 이용한 보간법(interpolation) 으로 자주 이용되게된다. 여기서 polynomial interpolation은 한번에 모든 데이터를 사용하여 Curve를 생성하게 되지만 Spline interpolati.. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 ··· 21 다음
