통계/논문 리뷰19 A Tutorial on Support Vector Regression Support Vector Machine의 아이디어를 어떻게 회귀 문제에 적용하는지 궁금해서 읽어본 자료이다. 이번 포스팅에서는 이를 공부한 내용을 정리한다. - 목차 - 1. Introduction 2. Kernels 3. Cost Functions 4. The Bigger Picture 5. Optimization Algorithms 6. Variations on a Theme 7. Regularization 8. Conclusion 본 포스팅에서는 수식을 포함하고 있습니다. 티스토리 피드에서는 수식이 제대로 표시되지 않을 수 있으니 PC 웹 브라우저 또는 모바일 웹 브라우저에서 보시기 바랍니다. 1. Introduction 이 글의 목적은 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regressi.. 2022. 5. 15. Multi-class AdaBoost 이번 포스팅은 기존 이진(Binary Class) 분류를 위한 AdaBoost 알고리즘을 Multi class AdaBoost로 확장시킨 Zhu, H. Zou, S. Rosset, T. Hastie의 논문 "Multi-class AdaBoost"를 리뷰하려고 한다. - 목차 - 1. Introduction 2. Statistical Justification 3. Numerical Results 4. Discussion 본 포스팅에서는 수식을 포함하고 있습니다. 티스토리 피드에서는 수식이 제대로 표시되지 않을 수 있으니 PC 웹 브라우저 또는 모바일 웹 브라우저에서 보시기 바랍니다. 1. Introduction 부스팅(Boosting)은 2 클래스 분류 문제에서 만큼은 아주 성공적인 알고리즘이었다. 반면 .. 2022. 5. 3. A Method for Computing Profile-Likelihood-Based Confidence Intervals 개인적으로 Profile Likelihood(PL)를 공부하다가 PL을 이용한 신뢰구간을 어떻게 계산하는지 궁금해서 찾아본 논문이 'A Method for Computing Profile-Likelihood-Based Confidence Intervals'이었다. 이번 포스팅에서는 이 논문을 읽고 요약한 내용을 정리하려고 한다. 1. 'Profile-Likelihood-Based' Confidence Intervals 2. Basis of the Algorithm 3. Performance in Simulations 4. Examples 5. Discussion 본 포스팅에서는 수식을 포함하고 있습니다. 티스토리 피드에서는 수식이 제대로 표시되지 않을 수 있으니 PC 웹 브라우저 또는 모바일 웹 브라우저.. 2022. 4. 30. [논문 리뷰] 6. Testing for A Unit Root in Time Series Regression 단위근 검정으로 (Augmented) Dickey-Fuller Test와 더불어 유명한 Phillips-Perron Test 검정이 있다. 이 검정 방법이 궁금해서 해당 논문을 읽어보고 그 내용을 정리했다. 이번 포스팅에서는 Phillips-Perron Test 검정의 바탕이 되는 논문 "Testing for A Unit Root in Time Series Regression"을 리뷰하고자 한다. 본 포스팅에서는 수식을 포함하고 있습니다. 티스토리 피드에서는 수식이 제대로 표시되지 않을 수 있으니 PC 웹 브라우저 또는 모바일 웹 브라우저에서 보시기 바랍니다. 목차는 다음과 같다. 0. Summary 1. Introduction 2. Preliminaries 3. The Models and Estimat.. 2022. 4. 17. [논문 리뷰] 5. Consistent Estimates of Autoregressive Parameters and Extended Sample Autocorrelation Function for Stationary and Nonstationary ARMA Models 본 포스팅에서는 수식을 포함하고 있습니다. 티스토리 피드에서는 수식이 제대로 표시되지 않을 수 있으니 PC 웹 브라우저 또는 모바일 웹 브라우저에서 보시기 바랍니다. 이번 포스팅에서는 ARMA 모형의 차수를 결정하는데 도움이 되는 Extended Sample Autocorrelation Function(ESACF)을 소개하는 논문을 리뷰하고자 한다. 여기서 다루는 내용은 다음과 같다. 1. Introduction 2. Iterated Regression 3. Extended Sample Autocorrelation Functions 4. Tentative Model Identification 5. Properties of the Iterated AR Estimates 6. Properties of the.. 2021. 9. 14. [논문 리뷰] 4. Generalization of the Durbin-Watson Statistic For Higher Order Autoregressive Processes 본 포스팅에서는 수식을 포함하고 있습니다. 티스토리 피드에서는 수식이 제대로 표시되지 않을 수 있으니 PC 웹 브라우저 또는 모바일 웹 브라우저에서 보시기 바랍니다. 이번 포스팅에서는 오차의 2차 이상의 자기 상관 여부를 검정할 수 있는 방법을 제시한 Vinod의 논문 "Generalization of the Durbin-Watson Statistic for Higher Order Auturegressive Processes"을 리뷰하고 파이썬으로 구현해보려고 한다. 여기서 다루는 내용은 다음과 같다. Abstract 1. Introduction and Notation 2. Durbin-Watson Theory 3. Generalization of the Statistic for Higher Order .. 2021. 2. 28. [논문 리뷰] 3. Gaussian Quadratures for the Integrals 본 포스팅에서는 수식을 포함하고 있습니다. 티스토리 피드에서는 수식이 제대로 표시되지 않을 수 있으니 PC 웹 브라우저 또는 모바일 웹 브라우저에서 보시기 바랍니다. 이번 포스팅에서는 각종 기대값의 근사치를 구하거나 순서 통계량의 누적 분포를 구할 때 필요한 Gaussian Quadrature 적분 관련 논문인 Steen 외 2명의 논문 'Gaussian Quadratures for the Integrals'을 소개하고 여기에서 제시한 적분 근사 방법을 파이썬으로 구현해보고자 한다. 여기서 다루는 내용은 다음과 같다. Abstract 1. Introduction 2. Computation of Weights and Abscissae 3. Implementation with Python Abstract G.. 2021. 2. 15. [논문 리뷰] 2. Regression Shrinkage and Selction via the LASSO 본 포스팅에서는 수식을 포함하고 있습니다. 티스토리 피드에서는 수식이 제대로 표시되지 않을 수 있으니 PC 웹 브라우저 또는 모바일 웹 브라우저에서 보시기 바랍니다. 이번 포스팅에서는 LASSO의 명칭이 탄생하게 된 논문 'Regression Shrinkage and Selction via the LASSO'을 리뷰하고 파이썬으로 구현해보고자 한다. 여기서 다루는 내용은 다음과 같다. Summary 1. Introduction 2. The LASSO 3. Example -Prostate Cancer Data 4. Prediction Error and Estimation of $t$ 5. LASSO as Bayes Estimate 6. Algorithms for Finding LASSO Solutions .. 2021. 1. 9. [논문 리뷰] 1. Robust Locally Weighted Regression and Smoothing Scatterplots 본 포스팅에서는 수식을 포함하고 있습니다. 티스토리 피드에서는 수식이 제대로 표시되지 않을 수 있으니 웹 브라우저 또는 모바일 웹에서 보시기 바랍니다. 이번 포스팅에서는 William S. Cleveland의 1979 논문인 'Robust Locally Weighted Regression and Smoothing Scatterplots'을 리뷰하고 파이썬을 이용하여 구현해보려고 한다. 이번 포스팅의 구성은 다음과 같다. Abstract 1. Introduction 2. LWR and Robust LWR 3. Example 4. Choosing Parameter 5. Computation 6. Estimation and Sampling Distributions for LWR 7. Variance, Bias.. 2020. 12. 29. 이전 1 2 다음
