기본 콘텐츠로 건너뛰기

주춤

17년 10월 29일

확신이 없다는 불안감. 나를 다독여 본다.

군대까지는 아버지 , 어머니에게 의지했다. 육체적인 성장은 그때까지 였나보다. 혼자서 두발로 땅에 지지해서 서는 것이 서툴다. 사람과 대화하는 것, 대화해서 내가 원하는 것을 뽑아 내는것, 성인들이 하는 모든 일들이 서툴다.

비로소 대학원에 와서야 내가 좀더 성숙하게 되었다. 육체적 말고 정신적으로 말이다.  이전에는 몰랐다. 형에게 배운 것들이 앞으로의 삶에서 좀더 중요한 무언가가 있다는 것을.

배운 것을 실행해야 할 시간들이 다가온다. 망설일 시간이 없다. 나아가자.

댓글

이 블로그의 인기 게시물

Kernel Density Estimation(커널밀도추정), Density plot in R

 Kernel Density Estimation(커널밀도추정) Density Estimation(밀도추정)  : 통계란, 데이터는 어떤변수가 가질 수 있는 다양한 가능성 중에 하나가 현실 세계에 구체화된 값이다. 그리고 우리는 그 변수의 성질을 파악하기위해서 부단히 노력을 한다. 하나의 데이터로 특성을 파악하기에는 어렵기 때문에 수많은 데이터를 이용해서 데이터의 특성을 파악하고자 노력을 한다. 이렇게 얻어진 데이터를 이용해서 데이터들의 분포로 부터 원래변수의 분포특성을 추정하고자 하는 것이 density estimation 이라고 한다.  - 밀도(density)는 수학적으로는 질량/부피 이지만,  밀도추정(density estimate), 기계학습, 확률, 통계 등에서 말하는 밀도(density)는 확률밀도(probagiltity density function)을 추정하는 것과 동일하다. f(a)는 x=a에서의 확률밀도(probability density)이다. 즉 x가 a라는 값을 가질 상대적인 가능성(relative likelihood)를 나타낸다.  즉 다시말하면 x=a 일 확률은 0이지만, x=a에서의 밀도는 0이 아니다. 또한 x가 a,b 사이의 값을 가질 확률은 그 구간의 확률밀도함수의 적분값으로 계산된다. 어떤 변수의 확률밀도함수(PDF)를 구할 수 있으면 그 변수가 가질 수 있는 값의 범위 및 확률, 기계학습 추정등에서 가장 핵심정인 요소중의 하나이다. Parametric vs Non-parametric 밀도추정. 밀도추정(density estimation)방법은 크게 parametric 방법과 non-parametric 방법으로 나뉜다. parametric density estimate는  확률밀도함수(PDF)에 대한 모델을 정해놓고 데이터들로부터 모델의 파라미터만 추정하는 방식이다.  즉 예를 들면 일일 교통량이 정규분포를 따른다고 가정해버리면...

python; cv2.getStructuringElement

사용법 cv2.getStructutinElement(shape,ksize[,anchor]) parameter shape :  - MORPH_RET : 사각형  - MORPH_ELLIPSE : 타원형  - MORPH_CROSS : 십자 ksize => 커널의 사이즈를 의미 예제 :  element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(7,7)) pl.imshow(element)