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선적분은 주어진 벡터장에 대해 지나간 경로를 따라 한 일을 구하는 문제와 같다. 그림 출처: Wikipedia, 벡터장의 선적분 물리학에서의 일(Work) 선적분의 개념을 적용하기에 가장 유용한 개념은 물리학에서의 “일”이다. 물리학에서 일은 다음과 같이 정의한다. \[일 = 힘 \times \text{이동 거리}\] 아래의 그림 1을 통해 철수가 한 일을 수식으로 표현하면 다음과 같이 생각할 수 있따. 철수가 $F$라는 힘으로 $s$ 만큼의 거리를 이동했을 때 철수가 한 일은 $W=Fs$이다. 그림 1. 철수가 수레를 끌며 한 일은 힘과 이동거리를 곱한 만큼의 값이다. ...

Gradient Descent is an iterative method that uses the first derivative to find the minimum value of a function. Let's observe the process of finding the minimum value by adjusting the step size. Intuitive Meaning of Gradient Descent Gradient Descent, also known as the steepest descent method, is a method of finding the value of an indepe...

Gradient Descent 방법은 1차 미분계수를 이용해 함수의 최소값을 찾아가는 iterative한 방법이다. Step size를 조정해가며 최소값을 찾아가는 과정을 관찰해보자. gradient descent 방법의 직관적 의미 gradient descent 방법은 steepest descent 방법이라고도 불리는데, 함수 값이 낮아지는 방향으로 독립 변수 값을 변형시켜가면서 최종적으로는 최소 함수 값을 갖도록 하는 독립 변수 값을 찾는 방법이다. steepest descent 방법은 다음과 같이 많이 비유되기도 한다. 앞이 보이지 않는 안개가 낀 산을 내려올 때는 모든 방향으로 산을 ...

The x-axis represents the score determined by the binary classifier. The bell-shaped distributions in red and blue represent the actual classes of the data samples. The white bar in the left panel can be moved by the mouse and represents the threshold that the user decides to use to classify the classes. The ROC (Receiver Operating Characteri...

x축은 이진 분류기에 의해 결정된 score가 표시된 것으로 생각할 수 있음. 빨간색과 파란색의 정규분포로 표현한 종모양의 분포들은 데이터 샘플들의 실제 클래스를 나타냄 왼쪽 패널에 있는 흰색 바는 마우스 드래그로 움직일 수 있으며, 클래스를 분류하기 위해 사용자가 결정하는 threshold임. ROC(Receiver Operating Characteristic) curve는 다양한 threshold에 대한 이진분류기의 성능을 한번에 표시한 것이다. 이진 분류의 성능은 True Positive Rate와 False Positive Rate 두 가지를 이용해서 표현하게 된다. ROC curve를 한 마디로 ...

Before getting started… In this article, we will first understand the working principle of the naive Bayes classifier and try to gain additional understanding of the background theory that led to its formula. Naive Bayes classifier is a type of probabilistic classifier that uses Bayes’ theorem. To understand the naive Bayes classifier, it is ...

시작하기에 앞서… 본 article에서는 나이브 베이즈 분류기의 작동 원리를 우선 파악하고, 그 수식을 얻게해준 배경 이론에 대해 추가적으로 이해해보고자 한다. 나이브 베이즈(naive Bayes) 분류기는 베이즈 정리를 이용해 만든 확률 분류기의 일종이다. 나이브 베이즈 분류기를 이해하기 위해서는 베이즈 정리의 수식보다는 베이즈 정리의 철학을 제대로 이해하는 것이 핵심적이다. 본 article을 더 잘 이해하기 위해선 아래의 내용에 대해 숙지하고 오는 것이 좋다. likelihood에 관한 이론: 최대우도법 소개 편 또한, 베이즈 정리에 대해 알고오면 더 도움이 될것이다. Bayes’ R...

The meaning of multiple integrals. Let's break down the volume under the function into smaller parts and add them up. ※ Using only the values of the lower part of the function surface, the estimated volume is smaller than the integral value. Starting from the concept of definite integrals The concept of multiple integrals can be understo...