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이 포스트는 고려대학교 강필성 교수님의 강의 내용과, 따로 학습한 내용을 정리를 한 것입니다. Density-Based Novelty Detection Purpose Estimate the date-driven density function(핵심) If a new instance has a low probability according the trained density function, it will be identified as novel novelty의 정의에서 2번째에 조금 더 focus 1차원 데이터에서 실제 분포가 정말 가우시안인지는 모르나, 가우시안 분포라고 가정하고 정규분포를 추정한다. 이후 새로운 테스트 객체가 어디 들어가느냐에 따라 normal/abnormal로 판별 Gaussian D..
[머신러닝] 이상치 탐지(anomaly detection) #02 Gaussian Density Estimation이 포스트는 고려대학교 강필성 교수님의 강의 내용과, 따로 학습한 내용을 정리를 한 것입니다. Density-Based Novelty Detection Purpose Estimate the date-driven density function(핵심) If a new instance has a low probability according the trained density function, it will be identified as novel novelty의 정의에서 2번째에 조금 더 focus 1차원 데이터에서 실제 분포가 정말 가우시안인지는 모르나, 가우시안 분포라고 가정하고 정규분포를 추정한다. 이후 새로운 테스트 객체가 어디 들어가느냐에 따라 normal/abnormal로 판별 Gaussian D..
2022.09.08 -
이 포스트는 고려대학교 강필성 교수님의 강의 내용과, 따로 학습한 내용을 정리를 한 것입니다. 이상치에 대한 정의 1. 데이터 생성 매커니즘 관점 Observation that deviate so much from other observations as to arouse suspicions that they were generated by a different mechanims 2. 데이터 분포에서 밀도에 관한 관점 Instances that thier true probability destiny is very low ⇒ 동일한 매커니즘으로 생성 됐을 필요 X Synonyms Anomaly 조금 부정적인 뉘앙스의 이상치 Novelty 다변량 데이터, 긍정적인 뉘앙스 Outlier 단변량 데이터에서 변수들..
[머신러닝] 이상치 탐지(anomaly detection) #01이 포스트는 고려대학교 강필성 교수님의 강의 내용과, 따로 학습한 내용을 정리를 한 것입니다. 이상치에 대한 정의 1. 데이터 생성 매커니즘 관점 Observation that deviate so much from other observations as to arouse suspicions that they were generated by a different mechanims 2. 데이터 분포에서 밀도에 관한 관점 Instances that thier true probability destiny is very low ⇒ 동일한 매커니즘으로 생성 됐을 필요 X Synonyms Anomaly 조금 부정적인 뉘앙스의 이상치 Novelty 다변량 데이터, 긍정적인 뉘앙스 Outlier 단변량 데이터에서 변수들..
2022.09.07