Informatik
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[How to] 맥의 가상 머신에서 GUI 리눅스 실행하기(Running GUI Linux in a virtual machine on a Mac)Informatik 2022. 12. 5. 00:08
맥 운영체제(macOS)에서 버추얼박스(VirtualBox)나 패러렐즈(Parallels)와 같은 추가적인 설치 프로그램 없이 리눅스 운영체제(Linux OS)를 가상화할 수 있는 방법을 쉽게 설명하고자 한다. M1 및 M2 애플 실리콘(Apple Silicon) 칩을 탑재한 ARM64 기반 맥에서도 애플(Apple)의 통합 개발 환경(IDE)인 엑스코드(Xcode)에서 스위프트(Swift) 코드만으로 리눅스를 설치하고 실행할 수 있다. 요구 사항 macOS 13.0 이상 Xcode 14.0 이상 1. 리눅스 ISO 이미지 다운로드 취향에 따라 원하는 리눅스 배포(Distro)를 선택한다. 애플 실리콘 맥을 사용할 경우 aarch64 및 arm64 이미지를 다운로드하고, 인텔(Intel) 기반 맥의 경우..
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[Machine Learning] 가우시안 프로세스 회귀(Gaussian Process Regression)Informatik 2022. 3. 2. 03:58
가우시안 프로세스는 어떤 확률변수(Random Variable)의 결합 확률(Joint Probability)이 가우시안 분포(Gaussian Distribution)를 따를 때를 말한다. 임의의 결합 확률에서 회귀(Regression) 결과가 나온다고 하자. $$p_{\theta} (y_1, y_2, \cdots, y_N)$$ 위의 결합 확률이 가우시안 분포를 따른다고 할 때, $$p_{\theta} (y_1, y_2, \cdots, y_N) \sim \mathcal {N} (0, \Sigma)$$ 공분산(Covariance)은 입력 데이터 $\mathbf {x}_1, \cdots, \mathbf {x}_N$에 의해 결정된다. $$\Sigma_{ij} = k(x_i, x_j) + \sigma^2 \de..
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[Machine Learning] 커널 능형 회귀(Kernel Ridge Regression)Informatik 2022. 3. 2. 01:10
※ [Machine Learning] 회귀(Regression) [Machine Learning] 회귀(Regression) 통계학에서 회귀 분석이란 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법이다. [wikipedia] 분류(Classification) vs. 회귀(Regression) 분류는 $\mathbb {R}^d$상. minicokr.com ※ [Machine Learning] 언더 피팅과 오버 피팅(Underfitting and Overfitting) [Machine Learning] 언더 피팅과 오버 피팅(Underfitting and Overfitting) 일반적으로 학습 데이터는 실제 데이터의 부분 집합이므로 학습 데이터에 대해서 오차가 감..
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[Machine Learning] SVM(Support Vector Machine): 원초 문제에서 쌍대 문제로(From the Primal to the Dual Problem)Informatik 2022. 3. 1. 20:25
※ [Machine Learning] 커널 기법(Kernel Method): 커널 트릭(Kernel Trick), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) [Machine Learning] 커널 기법(Kernel Method): 커널 트릭(Kernel Trick), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 기계 학습에서 회귀(Regression)나 $$(\mathbf {x}_1, y_1), \cdots, (\mathbf {x}_N, y_N) \in \mathbb {R}^n \times \mathbb {R}^m$$ 분류(Classification) $$(\mathbf {x}_1, y_1), \cdots, (\mathbf {x}_N, y_.. minicokr.com S..
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[Machine Learning] 커널 기법(Kernel Method): 커널 트릭(Kernel Trick), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)Informatik 2022. 2. 28. 23:32
기계 학습에서 회귀(Regression)나 $$(\mathbf {x}_1, y_1), \cdots, (\mathbf {x}_N, y_N) \in \mathbb {R}^n \times \mathbb {R}^m$$ 분류(Classification) $$(\mathbf {x}_1, y_1), \cdots, (\mathbf {x}_N, y_N) \in \mathbb {R}^n \times \{ \pm 1 \}$$ 문제에서 사용되는 학습 셋(Training Set)은 모두 미지수의 확률 분포(Probability Distribution) $P(\mathbf {x}, y)$를 따른다. 검정 셋(Test Set)으로 기대 오차(Expected Error)를 다음과 같이 확률 분포에 대해서 계산했을 때, 그 값이 최소..
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[Machine Learning] 멀티 클래스 선형 분류(Multi-Class Linear Classification)Informatik 2022. 2. 22. 18:28
※ [Machine Learning] 베이즈 결정 이론(Bayesian Decision Theory) [Machine Learning] 베이즈 결정 이론(Bayesian Decision Theory) 지도 학습(Supervised Learning)의 분류(Classification)에 해당하는 머신러닝(Machine Learning) 기법인 베이즈 결정 이론은 일상생활에서 흔하게 볼 수 있고 사용할 수 있는 기법이다. 예를 들어, 스팸 메일을. minicokr.com ※ [Machine Learning] 선형 분류(Linear Classification) [Machine Learning] 선형 분류(Linear Classification) 선형 분류는 일차원 혹은 다차원 데이터들을 선형 모델(Linear..
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[Machine Learning] 분류의 성능 평가 지표(Evaluation Metrics of Classification)Informatik 2022. 2. 22. 02:35
※ [Machine Learning] 베이즈 결정 이론(Bayesian Decision Theory) [Machine Learning] 베이즈 결정 이론(Bayesian Decision Theory) 지도 학습(Supervised Learning)의 분류(Classification)에 해당하는 머신러닝(Machine Learning) 기법인 베이즈 결정 이론은 일상생활에서 흔하게 볼 수 있고 사용할 수 있는 기법이다. 예를 들어, 스팸 메일을. minicokr.com ※ [Machine Learning] 나이브 베이즈 분류(Naïve Bayes Classification) [Machine Learning] 나이브 베이즈 분류(Naïve Bayes Classification) ※ [Machine Learn..
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[Machine Learning] 나이브 베이즈 분류(Naïve Bayes Classification)Informatik 2022. 2. 21. 22:01
※ 나이브 베이즈 분류(Naive Bayes Classification)를 공부하기 전에 베이즈 결정 이론(Bayesian Decision Theory)에 대한 기초 지식이 없다면 밑에 링크를 통해 먼저 공부하고 오는 것을 추천합니다. ※ [Machine Learning] 베이즈 결정 이론(Bayesian Decision Theory) [Machine Learning] 베이즈 결정 이론(Bayesian Decision Theory) 지도 학습(Supervised Learning)의 분류(Classification)에 해당하는 머신러닝(Machine Learning) 기법인 베이즈 결정 이론은 일상생활에서 흔하게 볼 수 있고 사용할 수 있는 기법이다. 예를 들어, 스팸 메일을. minicokr.tistor..