| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 논문분석
- pytorch project
- computervision
- DeepLearning
- fast r-cnn
- svdd
- darknet
- 데이터 전처리
- pytorch c++
- cs231n lecture5
- Faster R-CNN
- support vector machine 리뷰
- Computer Vision
- RCNN
- SVM 이란
- 서포트벡터머신이란
- pytorch
- yolov3
- Deep Learning
- CS231n
- cnn 역사
- CNN
- SVM margin
- SVM hard margin
- Object Detection
- libtorch
- self-supervision
- EfficientNet
- yolo
- TCP
Archives
- Today
- Total
목록parzen window density estimation (1)
아롱이 탐험대
[Anomaly Detection] Parzen Window Density Estimation
본 포스트는 고려대학교 산업경영공학부 강필성 교수님의 Business Analytics 강의를 정리한 내용입니다. Kernel density estimation 앞서 설명한 Gaussian density estimation, MOG density estimation은 parametric appoach이다. 이는 특정한 parameter를 갖는 distribution을 가정한 상태에서 주어진 data를 해당 distribution에 끼어 맞추는 방법이다. 이를 통해 data들에 대한 평균과 공분산 행렬을 추정한다. Kernel density estimation은 data가 특정한 distribution으로부터 estimation 되었다는 가정을 하지 않고, Data 자체로부터 sampling 될 확률을 추..
study/IME654
2022. 7. 10. 18:21