johyeongseob 님의 블로그

로지스틱 선형(Rogistic Regression)로지스틱 회귀는 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 데 사용되는 통계 기법이다._위키피디아  로지스틱 회귀는 수학을 사용하여 두 데이터 요인 간의 관계를 찾는 데이터 분석 기법이다. 그런 다음 이 관계를 사용하여 다른 요인을 기반으로 이러한 요인 중 하나의 값을 예측한다. 예측은 일반적으로 ‘예’ 또는 ‘아니요’와 같이 유한한 수의 결과를 가진다. 로지스틱 회귀를 위한 함수로는 시그모이드(Sigmoid) 함수를 사용한다. Sigmoid function: $\frac{1}{1+e^{-x}}$ 로지스틱 함수 개념odds = $\frac{p}{1-p}$ 라고 하자. 여기서 p는 성공확률, (1-p)는 실패확률이다. 즉 odds는 실..

Q. 어떤 신호를 받았을 때, 어떻게 해야 순수한 진동수들로 분해할 수 있을까? A. 특정 진동수의 신호가 그 밖의 진동수와 다르게 다루어지는 수학적 기계를 만드는 것이다. 핵심 발상은 신호 그래프(시간에 대한 세기의 함)를 한 원에 감는다고 생각해보는 것이다. 매 시점에서 벡터의 크기는 그 시점에서 원래 그래프의 높이와 같다. 우리는 그래프를 원을 따라 감고 있다. 이제 그래피가 질량을 지닌다고 생각해 보자. 무게중심은 주로 중앙에 있으나 우리가 감는 진동수를 바꾸면서 감긴 그래프의 모양이 변함에 따라 무게중심은 조금씩 흔들린다. 다만 감는 진동수와 신호 진동수가 일치할 때는, 무게중심이 예외적으로 오른쪽에 치우치게 됩니다. 이를 x좌표의 무게중심으로 보면 이 때 peak가 발생한다. 무게 중심 그래프..