Introduction 시계열 데이터 분석에서 두 가지 주요 도전 과제가 있다: 수천 개의 센서에서 매시간 수년간 수집되어 대규모이다 센서 오작동, 폐색 또는 인적 오류로 인한 누락값을 포함한다 ...
1. Review Some Math Symmetric Matrix & Orthogonal Matrix 대칭행렬: $A = A^T$ 직교행렬: $AA^T = A^TA = I$, 따라서 $A^{-1} ...
Introduction 이상 탐지(Anomaly Detection)는 데이터 내의 이상치를 식별하는 문제로, 지도 학습, 반지도 학습 또는 비지도 학습으로 접근할 수 있다. One-Class SVM이나 커널 ...
프로젝트 개요 Neural Network 기반 SDR(Sufficient Dimension Reduction) 연구 프로젝트 GitHub: leeje008/NN_SDR
Introduction 고차원($p \gg n$) 비모수 회귀에서 신경망은 일반적으로 학습 표본이 부족하여 사용이 어렵다. Feng & Simon (2019)은 첫 번째 층에 Sparse Group L...
Introduction 고차원 비모수 회귀에서 변수 선택은 대부분 선형성 또는 가법성(additivity) 가정에 의존한다. Ye & Sun (2018)은 신경망의 보편적 근사 성질을 활용하되, Dro...
Introduction PCA, 정준상관분석(CCA), 독립성분분석(ICA), 충분차원축소(SDR) 등 다양한 통계적 방법론에서 차원 결정(order determination) 문제가 공통적으로 등장한다. 이...
Introduction 심층 신경망(DNN)은 과잉 매개변수화(over-parameterized)되어 있음에도 실용적으로 잘 일반화된다. Jia et al. (2019)은 이 현상을 가중치 행렬의 특이값 스펙...
Introduction 추천시스템의 성능을 어떻게 평가할 것인가는 모델 설계만큼 중요한 문제다. 잘못된 평가 방식은 실제 사용자 경험과 무관한 모델 최적화로 이어진다. 본 챕터에서는 평가 패러다임, 평가 목표...
Introduction 주성분 분석(PCA)은 고차원 데이터의 분산을 최대화하는 방향을 찾는 가장 기본적인 차원 축소 방법이다. 그러나 PCA의 로딩(loading) 벡터는 모든 원래 변수의 비영(non-ze...
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