지속가능티끌/Data.Math.Phys ( 75 ) Moving Average, LOWESS (LOESS) 적용 결과 비교. 녹색 : 원시데이터. 붉은색 : 원시데이터의 이동평균 - 과거 데이터 10개 이용. 파랑색 : 원시데이터의 LOWESS. 아래 챠트는 상기 챠트의 최대값 근처의 데이터 만을 LOEWSS 적용한 경우. LOWESS 피팅 커브는 상기 데이터열이 많은 경우와 달리 해당 구간에서의 원 파형의 모습을 더 잘 따라가면서 스무딩 처리 해주고 있다. ///678. 2016. 2. 26. Stochastic Process, Random Process 개요 - Stochastic Process. stochastic process (randon process)란 "시간적으로 랜덤한 값들이 보이는 행태" 의미. - 반대말 : deterministic process. Stochastic Process Wiki : https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_process 개념이해 일반 자료. https://www.youtube.com/watch?v=TuTmC8aOQJE ///677. 2016. 2. 23. HMM (Hidden Markov Model) 개요. 개요. HMM - Hidden Markov Model Hidden Markov Model. 대상 시스템을 아래와 같은 방식으로 모델링 하는 것. 1. 대상 시스템은 측정가능한 것들의 state(상태)가 있고, 2. 대상 시스템은 상기1에 추가로, 측정 불가한 (Hidden) 것의 state가 있다고 가정 하고, 3. 상기1 측정량의 상태 변화와 상기2 Hidden State 를 연관 짓는다. Hidden state 가 측정가능한 state 로 반영되는 process(과정) 를 Hidden Markov Process 라고 한다. HMM 주활용 분야. - 시간적으로 변하는 시스템의 특징 패턴 인식류. - 음성인식, 필기인식, 동작인식등. Markov 가 누구? Andrey Markov. 러시아 수학자. 18.. 2016. 2. 23. 이전 1 2 3 4 5 다음
