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지금까지 훈련집합 $X$로부터 확률분포를 추정하는 여러가지 방법을 공부하였다. 이 절에서는 앞에서 공부한 방법에 비해 색다르게 확률 분포 추정 방법을 다룬다. 그림에서 보이듯이 혼합모델에서는 두개 이상의 서로 다른 확률 분포의 혼합으로 $X$를 모델링 한다. 가우시언 혼합(Gaussian Mixture) 가우시언이 여러개 혼합된 형태로 샘플이 주어질때 확률분포를 추정하는 방법이다. 주어진 값 $X=\{\mathscr x_1, \mathscr x_2 \cdots \mathscr x_N\}$ 추정할 값 $\Theta=\{\pi=(\pi_1,\cdots,\pi_K),(\mu_1,\Sigma_1),\cdots,(\mu_k,\Sigma_k)\}$ 즉, 샘플입력 $X$가 주어지면 몇개($k$)의 가우시언으로 샘플입..

$\circ$ 최근접 이웃 추정과 유사하다. $\circ$ 훈련집합 $X=\{(\mathscr x_1,t_1),\cdots,(\mathscr x_N,t_N)\}$이 주어져 있다. 훈련샘플중에 $w_i$에 속하는것의 개수를 $N_i$라 한다. 미지의 샘플 $X$를 분류하는 문제가 주어젔을때 $X$를 중심을 창을 씌우고 훈련샘플중 $k$개가 들어올때까지 창의 크기를 확장해 나간다. $k$개가 들어온 순간 창의 크기가 $h_{\mathscr x}$ 이면 창의 부피는 $h_{\mathscr x}^{d}$가 된다. 창안에 들어온 샘플중 $w_i$에 속하는 것의 갯수를 $k_i$라 한다. $k$ : 창안에 들어와야 할 샘플의 수 $h_{\mathscr x}$ : $k$개가 들어온 순간 창의 크기 $h_{\maths..

$\circ$ 파젠창은 고정된 크기의 창의 중심 $\mathscr x$를 어디에 두느냐에 따라 창안의 샘플수가 달라진다. $\circ$ k-최근접 이웃법은 $\mathscr x$를 중심으로 샘플이 k개 들어올때 까지 창의 크기를 확장해나간다. $k$개가 들어온순간 창의 크기를 $h$라 한다. 파젠창 k-최근접 이웃추정 $h$고정, $k$가 $\mathscr x$에 따라 변화 $k$ 고정, $h$가 $\mathscr x$에 따라 변화 큰 $h$값을 가지는 $\mathscr x$ 주위에는 샘플이 희소하게 분포함을 뜻하므로 확률이 낮아야 하고 작은 $h$값을 가지는 $\mathscr x$ 주위에는 샘플이 빽빽하게 분포함을 뜻하므로 확률이 높아진다. 이 원리를 바탕으로 아래식을 활용하여 확률 분포의 추정이 가능..

$\circ$ 최대 우도 추정법에서 나온 ML과 MAP는 모수적(parametric) 방법이다. $\circ$ 모수적 방법은 매개변수 $\Theta$ (모수)로 표현할 수 있는 특정한 종류의 확률분포에만 사용가능하다는 한계를 지녔다. 현실에서는 특정한 확률 분포를 안따르는 경우가 매우 많음. $\circ$ 이 절에서는 확률 분포 추정을 위한 비모수적방법(nonparametric)으로 파젠창과 최근접이웃을 소개한다. $\circ$ k-NN 분리기는 확률분포 추정을 위한 방법이 아니라 분류를 위한 방법이다. 하지만 동작 원리 측면에서는 최근접 이웃과 유사하다. 파젠 창(Parzen window) $\circ$ 임의의 확률 분포에 적용 가능하다. 그림 3.6 (a)에서 임의의 점 $x$에서 확률값을 추정하고 ..

범위를 만들어 구간별로 그 안의 샘플 수를 셀 수 있도록 하는것이다. 하나의 구간은 빈(bin)이라 부른다. 히스토그램을 확률분포로 쓰기 위해서는 각 빈의 값을 $N$으로 나누어 정규화(normalized)해주면 된다. 표현과 연산이 단순하면서 직관적이지만 상황에 따라 그 쓰임새가 제한적이다. 이 방법은 유한한 개수의 구간에 대해 확률을 구하므로 이산확률 분포를 만들어 준다. 최대 우도 추정은 연속 확률 분포, 즉 확률 밀도 함수(pdf)를 추정하는 방법이다. 히스토그램 추정의 한계 -현실적으로 쓰기 위해서는 확률분포가 정의되는 공간의 차원이 낮고 $X$의 크기가 충분히 커야 한다. -특징 벡터가 $d$ 차원이라하고 각 차원을 $s$개의 구간으로 나눈다면 총 $s^d$개의 밴이 생긴다. 따라서 빈의 개수..

해당 블로그글들을 많이 참고하였다. https://medium.com/mighty-data-science-bootcamp/%EC%B5%9C%EB%8C%80-%EC%9A%B0%EB%8F%84-%EC%B6%94%EC%A0%95-maximum-likelihood-estimation-mle-5c3a80d6b25a https://ratsgo.github.io/statistics/2017/09/23/MLE/ 최대 우도 추정(ML estimation) ML 방법 샘플집합 $X$가 주어질때 $X$를 발생시켰을 확률이 가장 높은 $\Theta$를 찾기 위해 $L(\Theta|X)$를 최대로 하는 $\Theta$를 찾는 방법이다. 베이즈 원리에 의해 $L(\Theta|X)$는 $P(X|\Theta)$에 비례하므로 $$\h..

2장 내용 정리 $\circ$ 관찰된 샘플에서 특징벡터 $X$를 추출한다. $\circ $ $X$는 제일 그럴듯한 부류로 분류되어야 하며, 분류기준은 사후확률 $P(w_i|X)$(posterior probability)로 정의한다. 즉, 사후확률이 제일 큰 부류로 인식하면 된다. $\displaystyle \underset{i}{argmax}\;P(w_i|X)$ $\circ$ 하지만 $P(w_i|X)$는 추정이 거의 불가능하다. 따라서 베이스정리를 이용해 사후확률을 사전확률(prior probability) $p(W_i)$와 우도(likehood) $P(X|w_i)$의 곱으로 대치해서 계산한다. $\circ$ 2장에서 사전학률과 우도를 미리 알고있다 가정하고 베이시언 분류기를 만들었으나, 3장에서는 이득..

AI가 판단하는 방법 1.패턴에서 특징벡터 X를 추출한다. 2.X라는 조건하에 $w_i$가 발생했을 확률을 구한다. 3.가장 큰 확률을 지닌 부류로 분류한다. 입력으로부터 특징 $X$를 추출했을때 부류 $w_1~w_8$중 어디로 선별해야할지를 결정해야한다. 그러기 위해선 모든 부류에 대한 $p(w_i|X)$를 계산해서 제일 확률이 높은 결과를 선택하면 된다. $p(w_i|x)$ : $x$라는 조건이 주어젔을때 부류 $w_i$가 발생할 확률(사후 확률) 즉, $x$를 $w_i$로 분류할 확률이다. 2~3장의 핵심주제 사후 확률 $P(w_i|x)$의 추정 구하기 어려운가?(그림 1.6을 보고 생각해보자.) 왜 어려운가? 어떻게 추정하나? 2.1 확률과 통계 2.1.1 확률 기초 주사위 주사위를 던졌을 때 3..

패턴 인식의 가장 간단한 관점 특징,분류 : 패턴인식에서 제일 중요한 2개의 주제 예 : 사람의 얼굴을 인식하기 얼굴이 작고, 코가 뾰족하고, 눈썹이 짙고, 눈이 작은 샘플이 있다면 특징 얼굴 크기($x_1$), 코의 모양($x_2$), 눈썹의 짙은 정도($x_3$), 눈의 크기($x_4$) 분류 $x_1$ = 작다, $x_2$ = 뾰족하다, $x_3$ = 짙다, $x_4$ = 작다 라는 패턴이 들어왔을때, 이미 알고 있는 지식에 비추어 아무개일 가능성이 높다라는 의사 결정과정. M : 부류의 갯수 $w_i$ : 각 부류 DB 수집 패턴 인식 시스템을 만들기 위해서는 pattern을 수집해야한다. sample : 인식 시스템을 만들기 위해 수집한 패턴 DB에는 아래와 같은 2개의 집합이 있다. train..