Publications by Kong, Seokkyu
시계열 함수 정리
Summary 본 내용은 코세라 PTSA 과정 중 Lesson 6.3.1 까지 나온 강의 내용을 일부 정리했습니다. 자세한 내용은 해당 강의를 참고하세요. R 에서는 다양한 시계열 함수 arima, sarima, sarima.for, forecast, auto.arima 가 있다. 이에 대해서 간단한 설명과 사용법을 정리한다. 특히 여기�...
2228 sym R (15611 sym/117 pcs) 35 img
시계열 함수 정리
Summary 본 내용은 코세라 PTSA 과정 중 Lesson 6.3.1 까지 나온 강의 내용을 일부 정리했습니다. 자세한 내용은 해당 강의를 참고하세요. R 에서는 다양한 시계열 함수 arima, sarima, sarima.for, forecast, auto.arima 가 있다. 이에 대해서 간단한 설명과 사용법을 정리한다. 특히 여�...
1733 sym R (10120 sym/52 pcs) 17 img
시계열 데이터에 대한 AR(p) 모델 적합 예제
Summary 본 내용은 코세라 강의 PTSA 의 Lesson 4.4.1, 4.4.2 내용을 그대로 옮겨서 정리했습니다. 자세한 내용은 해당 강의를 참고하세요. 강의 주소 https://www.coursera.org/learn/practical-time-series-analysis/lecture/yD2Ty/recruitment-data-model-fitting https://www.coursera.org/learn/practical-time-series-ana...
3677 sym Python (3314 sym/34 pcs) 4 img
KDE, Mixture 밀도 추정 - 기니피그의 치아길이
Summary 본 내용은 코세라 BAYES3 과정의 Lesson 6.2 의 코드를 이용해서, 기니피그의 치아 길이에 대한 밀도 추정을 진행합니다. 밀도 추정은 KDE 와 Mixture 모델로 진행하며, Mixture 모델은 3개의 location normal distribution 으로 구성합니다. Mixture 모델의 파라미터 추정은 EM, MCMC ...
858 sym R (6211 sym/7 pcs) 3 img
Mixture모델의 응용 - 클러스터링
Summary 본 내용은 코세라 BAYES3 의 Lesson7.2 코드를 그대로 이용해서, diabetes 데이터 셋에 대한 클러스터링 작업을 합니다. 자세한 내용은 해당 강의를 참조하세요. 출처: https://www.coursera.org/learn/mixture-models/lecture/5pvz2/mixture-models-and-naive-bayes-classifiers R의 내장된 데이터 �...
1044 sym R (4792 sym/14 pcs) 3 img
시계열 프로세스의 sample PACF 계산
Summary 본 내용은 코세라 BAYES4 Lesson 1.2.2 내용의 일부 내용정리입니다. 강의 내용 중 Autocovarinace function, Autocorrelation function 에 대한 부분을 R 코드로 전환했습니다. 그리고 특별히 Partial Autocorrelation function(이하 PACF) 은 아래 소개한 상지대학교 강의자료를 바탕으로 회...
1844 sym R (2986 sym/30 pcs) 3 img
Updating Least Squares
Summary 본 내용은 MIT 18.065 강의 14번 내용의 일부 정리입니다. 자세한 내용은 해당 강의를 참고하세요. 그리고 https://blog.naver.com/skkong89/221783800314 내용을 숙지하셔야, 아래 수식을 이해할 수 있습니다. R markdown 에 수식 표현하기 http://www.math.mcgill.ca/yyang/regression/RMarkdow...
1625 sym R (3815 sym/28 pcs)
random sampling 을 이용한 AB 계산
Summary 굉장히 큰 행렬 A, B 가 있다. random sampling 을 이용해서 AB와 근사한 행렬이 나옴을 개략적 단계를 통해서 확인한다. 주의사항: 전체적인 과정이나 수식에 대한 이해도가 낮아서, 원하는 결과가 안나온다. 원인이 무엇인지 좀더 살펴봐야 한다. A, B 행렬 생성 # A...
417 sym R (1495 sym/19 pcs)
유사행렬을 이용한 고유값 계산하기
Summary 행렬의 고유값(eigenvalue)을 계산하는 방법은 여러가지가 있다. 그 중에 하나가 유사행렬(Similar matrix)을 이용한 고유값이고, 여기에는 QR 분해가 이용된다. A = QR 분해가 된다고 하자. A의 QR 분해결과물인 Q와 R을 역순으로 놓고 이것을 A1 이라고 한다. 그리고 A1 �...
759 sym R (1602 sym/21 pcs)
Positions X from Distances D
Summary 본 내용은 MIT 18.065 강의 33의 일부 내용 정리입니다. 자세한 내용은 해당 강의를 참고하세요. 공간상에 x1, x2, x3 벡터가 주어졌는데, 우리가 알고 있는 정보는 각 벡터 사이의 거리뿐이다. 즉, x1 에서 x2 의 거리, x1 에서 x3까지의 거리, x2 에서 x3 까지의 거리이�...
805 sym R (1802 sym/20 pcs)