KKT ConditionsKKT조건은inequality constraints을 가지는 constrained optimization problem의optimal solution이 만족해야하는 necessary condition들의 집합(4개의 necessary conditions)임.Lagransian multiplier (or dual variable)를 도입하여 equality constraints를 가지는 contrained optimization problem을 unconstrained optimization으로 바꾸어 푸는 방식 (=Lagrange Method) 에서의 necessary condition을 inequality contraints를 가지는 경우로 확장 한 것임. necessary c..

Mahalanobis distance 대신, Euclidean distance를 쓰기 위해 Data (or feature vector)를 전처리하는 transformation을 가르킴. https://dsaint31.me/mkdocs_site/DIP/cv2/etc/dip_metrics/#mahalanobis-distance BME228 Metrics for Image Quality Image restoration의 경우, image degradation의 원인을 modeling하고 해당 model을 통해 ideal image에 가깝게 복원하는 것을 의미함. 주관적인 화질을 개선하는 image enhancement와 달리, image resto dsaint31.me Whitening transformati..

하나 이상의 Derivative( 도함수, derived function)가 포함된 equation Ordinary Differential Equation 상미분방정식 독립변수가 한 개인 경우. $\dfrac{dy}{dx}$ 형태의 derivative. Partial Differential Equation 편미분방정식 독립변수가 2개 이상인 경우. $\dfrac{\partial y}{\partial x}$ 형태의 derivative. Order 계수 Differential equation에서 가장 많이 미분된 derivative의 미분 횟수! Differential equation의 solution을 구하려면, order 와 같은 수의 초기조건이 있어야 함. Degree 차수 order를 결정하는 der..

Mean: Measures of Central Tendencymean이나 average는어떤 Data(수들의 집단, 집합)을 나타내는(대표하는, represent) 하나의 수임. 어떤 값들의 분포(distribution)의 중앙을 나타내는 값을 Measure of Central Tendency라 하며, 해당 distribution의 representation이라고 볼 수 있음.Mean :어떤 sample의 대표값으로 사용되는 포괄적 의미의 평균.주로 average mean(산술평균)이 mean으로 사용되나, geometric mean, harmonic mean 등과 같이 계산방법이 다른 mean들이 존재.Average :arithmetic mean의 줄임말.산술 평균을 가르킴.mean 이 학문적 수학적으..

Type of Data and Scale of Measurement1. Type of Data1-1. Measurement data (quantitative data)Measurement(측정)의 결과로 얻어진 data. 예를 든다면, 스트레스지수, 체중, 하루당 마시는 술의 양 등이 이에 해당한다.Data obtained by measuring objects or events. 여기에 속하는 데이터들을 scale관점 (아래 2. Type of Data 를 참고)에서 보면,ordinal scale,interval scale,ratio scale 임.1-2. Categorical data (frequency data)Frequency data 또는 count data라고 불리며,각 카테고리에 속하는 객체의..

Binomial Distribution (이항분포) 1. 정의  1이 나올 확률(or 성공확률)이 $p$이고, 0이 나올 확률(or 실패확률)이 $1-p$인   Bernoulli trial을 $N$번 반복하는 경우의 성공횟수를 Random Variable $X$라고 할 경우, $X$가 따르는 probability distribution(확률분포)가 바로 binomial distribution임. 식으로 표현할 경우 다음과 같음.$$X \sim \text{Bin}(x;N,p)$$probability distribution를 결정짓는 variables를 parameters라고 부르며, 여기서는 $N$과 $p$이다.;을 통해 random variables과 parameters를 구분하고 있다.달리 애기하면 다..