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These are the archives from my old blogs:
machine learning
- 베이즈 결정 이론(Bayesian Decision Theory)
- 선형 분류(Linear Classification)
- 회귀(Regression)
- 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression)
- 최대우도법 vs. 베이즈 추정법(Maximum Likelihood Estimation vs. Bayesian Estimation)
- PCA(Principal Component Analysis)
- 최대우도법(Maximum Likelihood Estimation)
- 최대우도법(Maximum Likelihood Estimation)
- 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)
- 언더 피팅과 오버 피팅(Underfitting and Overfitting)
- 모델 평가와 선택(Model Assessment and Selection)
- 제임스-스타인 추정량(James-Stein Estimator)
- 편향-분산 분해(Bias-Variance Decomposition)
- NCC(Nearest Centroid Classifier)
- 퍼셉트론 인공신경망(Perceptron Artificial Neural Network)
- 상관계수(Correlation Coefficient)
- 공분산 행렬(Covariance Matrix)
- 피셔의 선형 판별 분석(Fisher Linear Discriminant Analysis)
- 인공 신경망(Artificial Neural Network)
- 나이브 베이즈 분류(Naïve Bayes Classification)
- 분류의 성능 평가 지표(Evaluation Metrics of Classification)
- 멀티 클래스 선형 분류(Multi-Class Linear Classification)
- 나이브 베이즈 분류(Naïve Bayes Classification)
- 커널 기법(Kernel Method): 커널 트릭(Kernel Trick), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)
- SVM(Support Vector Machine): 원초 문제에서 쌍대 문제로(From the Primal to the Dual Problem)
- 커널 능형 회귀(Kernel Ridge Regression)