개인공부

몬티홀 문제란? 3개의 문이 있다.여기 문뒤 두개는 염소가 있고 하나는 자동차가 있다. 게임참여자가 1번을 선택한다. 그렇게되면 나머지 두문중에 하나는 염소가 있습니다. 여기서는 3번이라고 가정 이떄 3번문을 열어줍니다. 그리고 2번을 선택할건가 아니면 1번을 선택할건가 3가지 가정 1. 호스트게임 진행자는 항상 참가자가 선택한 문을 열지않는다. 2. 진행자는 항상 염소가 있는 문을 열어야 된다. 3. 진행자는 항상 기회를 제공해야된다. 첫번쨰 문을 참여자가 열었으니깐 2,3번중에 염소를 열것입니다. 그대로 유지하면 자동차 스위칭 하면 염소. 1번문뒤에 차가있으면 c1, xi는 참여자가 선택하는 문, 호스트가 여는 문을 Hi 분모의각각은 서로소, 1,2,3 경우를 다한다. 3번이 0인이유 호스트가 자동차..

원의 둘레 = 2 p r 1. 넓이로 접근 원에 내접하는 5각형 이 5각형들을 키울꺼임 키우다보면 원이랑 동일해짐 ( 극한) 원의 넓이 : r r p = p ( r=1) 다각형 넓이 = A => A= 1+ 2+ 3 + 4 + 5 = (1) x 5 =(1/2 x 1 x sin(세타)) x 5 원안이랑 원밖으로 구분함 프로그램 돌릴떄마다 다른 값이 나온다 => 시행할떄마다 평균에 가까이 간다. 그래서 만개로 늘림 할떄마다 값을 기록해서 근사값에 가까이 가게 된다. x = -1 + 2*rand([1 n]); 0~1 까지를 2배한후 -1하여서 -1 1의 행을 만든다. hold on 그림을 겹쳐서 찍어라. 사건 => Sample space의 부분집합 순열 : 1열로 세워서 순서 조합 : 뽑기만 하고 순서는 노상관..

이자율과 선형 미분 방정식 단리는 => 원금에서의 이자가 계속 붙음 복리=> 처음에 넣고(+이자) 그 다음 이자를 계산할떄 이자까지 다 합산해서 계산 왼쪽은 복리 , 오른쪽은 단리 형태 0으로 보낸다 -> 극한으로 보낸다. 만약 y가 0 이라면 죄변과 우변이 다 0이 된다. 고로 y가 0이란 상수 값을 가져도 이 미분 방정식의 해가 될 수 있습니다. 그렇기 떄문에 A가 0이 아닌 실수가 아니라 , 모든 실수라고 정의를 해도 된다. 이자율은 law of natural growth 의 한 예이다. 이 경우도 0을했을떄 상관없다. 어떤 하나가 다른 하나의 스칼라 배로 표현이 될수 있으면 linear dependent이고 아니라면 linear independent인데 여기서는 둘다 0 이 되는 경우는 c1,c2..

1. Matrix -chain multiplication A 라는 매트릭스가 p x q, B라는 매트릭스가 q x r 일때 두개의 매트릭스를 곱하면 AB = p x r 이 된다. 이떄 이 값을 구하는 비용은 pqr 이 된다. A,B,C 매트릭스가 존재할때 각각 곱하여서 ABC를 구하고자 할떄 Ax(BxC) 와 (AxB)xC의 값은 동일하지만 계산하게 되는 비용이 다르게 된다. A부터 각각 10 x 100 , 100 x 5 , 5 x 100 크기의 매트릭스 라고 할때 전자의 경우는 100 x 5 x 100 = 50000 , 10 x 100x 100 = 100000 50000+100000 = 150000 이라는 비용이 든다. 근데 후자의 경우 10 x 100 x 5 = 5000 , 10 x 5 x 100 =..

적용한거랑 안한거랑 별로 차이가 없음 2,3차원도 행렬을 적용하여 할수있다. CNN 몇개씩 뺴고 진행되는거임 => 드롭아웃 기계번역,음성인식,대화형모델,이미지캡션,이미지/음악 생성 강화학습 바둑을 예로두면 바둑 규칙만 두고 자기가 스스로 성장하는거임

값이 너무 크다 -> 학습률 수정 (0.01-> 너 작은숫자로) 그리고 학습 횟수를 줄인다. 주어진 점에서 아까 게산한 그래디언트 벡터방향으로 움직임 비용함수의 값이 커지는 가장 큰방향(그래디언트 방향) 최저점 -> 고로 거슬러 반대방향으로 와야된다. 텐서는 값과 값을 담고있는 용기이다. session run을 쓰면 안의 값이 나옴 None,3 개 하면 아래로 3개짜리 데이터가 몇개가들어오는지 상관 X 그래서 로그 함수 사용 가설이 0일떄 경계선

ELo rating => 바둑레벨 현재는 지금 이것과 거리가 멈 제곱을 해준다 => 미분같은거를 할떄 제곱식이 더 간단함 찾으려면 기울기가 필요함 뒤로 0.5씩 움직임 만약 2로 두고 진행하면 계속 두점만 돈다.

베지에 곡선 -지나가는 두점이 있어야됨 ( 시작점과 끝점) 어떤곡선을 그릴지는? => 조절점이 있음 ( 여러개여도 됨) 이런 조절점을 조절해서 다양한 곡선이 생김 조절점의 개수가 0개인경우 1차 베지에 곡선 `` 1개이면 2차, 2개이면 3차 조절점의 개수가 n개이면 n+1차 베지에 곡선 조절점이 하나도 없으면? 그대로 쭉가야됨 ,두 점을 지나는 1차 곡선 Q0와 Q1의 지나는 속도는 다르다 그리고 그 둘 사이에 지나는 점이 하나 있다 , 그 점도 0초에는 Q0 1초에는 Q1에 도착해야됨 이 지나는 점 B의 자취가 베지에 곡선이다. 3차베지에 곡선은 조절점이 두개다. 각 점끼리 선을 긋고 지나는 Q0,1,2 점을 생각한다. 그리고 그 사이에 Q0,Q1 Q1,Q2사이에 지나는 R0,R1이라는 점이 있다. ..

인물을 덮고있는 우리가 있음 우리가 움직이면서 안에있는 격자점들도 자동적으로 움직이게 됨 이러한 조건일때 ax+by+c 는 유일한 함수이다. 무게중심은 v1,v2,v3 에 가까운정도이다. v3에 가까우니깐 0.7이면 바꿔서도 v3에 가까울것 케이지가 찌그러지니깐 안에있던것도 찌그러진다. 찌그러진게 아니라 회전,확대,축소를 할수도 있다.] 3개의 미지수가 4개의 방정식을 만족하기는 어렵다. 오히려 해가 없는경우가 더 많을것 그래서 삼각형을 덮어야된다. -> 삼각형이 아니면? 무게중심좌표를 쓰려면 무적권 삼각형 적당한조건을 가지는 다른 함수로 사용(일차함수 사용 x) 무한히 많은것을 다 더한다 => 적분을쓴다. 나눠진 모양이 삼각형이므로 여기서 무게중심좌푤르 쓰면 됨 알파i는 각도 다리라고 생각하면 편하다...

특이값 분해 -> 특잇값 분해를 이용해 성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘 제작 5-1 행렬과 좌표변환 좌표변환이란 이차원 평면위에 x,y가 f를 통해서 어디로 이동하는것. f 는 1차식일때만 됨( 지수 , 로그 등등 ㄴㄴ해) 위에서 중간의 행렬은 계수로 구성되게 된다. 위로 3배 늘린당 이 예는 가로,세로로 찌그러지는건 아니다. (1, 1)은 같은 방향으로 3배 늘어나게 된다. =>(3,3)이 되니깐. Q. 행렬이 하나 주어지는데 그 행렬가지고 좌표변환을 합니다. 이 행렬이 어떻게 주어지던 간에 어떤 방향으로 확대한것으로 이해할수있는가 그림으로 그리자면 예에 대해서 두 방향으로 더했더니 각각의 방향으로 확대,축소로 이해할수있는가 5-2 특이값 분해 좌표변환을 생각하자 ( 행렬을 가지고) 우리가 원하는건 ..