2022.12.19 - [개념 정리] - 확률론(곡선 피팅)
확률론(곡선 피팅)
곡선 피팅 문젤르 확률적 측면에서 살펴봄으로써 오차 함수와 정규화에 대한 통찰을 얻을 수 있다. 이는 완전한 베이지안 해결법을 도출하는 데 도움이 될 것 이다. 곡선 피팅 문제의 목표는 N
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곡선을 피팅하는 데 다음과 같은 형태의 다항식을 활용
M 은 다항식의 차수이다. 이러한 차수를 결정하는 문제가 모델 비교, 모델 결정이라 불리는 중요한 콘셉의 예시에 해당한다.
사용자로부터 차수 M 을 입력받고 y(x,w) 를 계산할 수 있다.
def order_fitting(m, x):
"""
다항식의 차수를 입력받고, 그 차수에 대한 연산 수행
"""
# 각 차수에 대한 임의의 가중치 생성
w = np.random.rand(m+1,1)
order = 0
result = 0
for i in (w):
result = i * order*x
order += 1
return result
order_fitting(4,3)
>>>
array([9.02649406])
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