Self learning3 node와 edge의 성질에 따른 그래프의 종류 어떤 이론에 입각한 내용이 아니고, 내가 임의로 정의한 내용. 1) edge 가 node의 유사도로 정의된 그래프 : node의 feature을 기반으로 edge을 정의. ex) fMRI,EEG기반 brain network. 2) edge 가 node사이에 일어난 사건으로 정의된 그래프 : edge로 연결된 두 node의 성질이 유사하지 않음. 2.1) edge의 성질이 균일해서 indirect 연결이 의미가 있는경우 ex) 항공네트워크, indirect path가 의미있음. Effiency 분석이 의미있음. 인맥네트워크,(페이스북과 같은곳에서 indirect 인맥연결이 있으면 추천해서 보여줌. 상대적으로 인맥이 있을 가능성이 있음) 2.2) edge의 성질이 균일하지만 indirect 연결이 의미 없는.. 2019. 4. 25. ROC curve(receiver operating characteristic) * ROC Curve ROC curve는 어떤 검사의 판단결과(binary classifier)의 performance를 보여주는 그래프로, TPR(true positive rate) or sensitivity, 을 y 축으로 FPR(false positive rate) or 1-specificity 을 x 축으로 가진다. 즉, TRP = y축 = sensitivity = (TP / (TP + FN) FPR = x 축 = 1-specificity = 1 - [ TN / (TN + FP)] 할 수 있다. TRP과 FPR은 trade-off관계를 가지고 이 관계에서 가장 좋은 cut-off지점을 찾는다. 즉, TRP과 FPR이 이정도가 되면 가장 합리적인 point를 정하고 이 정도 수준에서 binary c.. 2013. 4. 23. Detrend : Remove linear trends 심심해서 포스팅이나 해볼까 싶어서 아무거나 포스팅... 아무거나에 걸린놈은 바로 detrend... Detrend란 긴 타임시리즈의 데이터에서 Linear Trend를 빼는 과정이다. 물론 옵션에 따라서 단순히 정해진 mean값을 뺄것인지 선택 할 수는 있다. (사용한 툴은 그냥 매틀랩) 모든 자료는 www.mathworks.com 매틀랩 홈페이지에서 가져왔다...ㅋㅋㅋㅋ 알기 쉽게 내 식대로 정의하면! 어떤 신호 소스가 있고, 그 신호를 얹고 가는 보다 슬로우한 다른 신호가 있다.(많은 상황에서 이 캐리어 신호를 노이즈로 보겠지..) 이때 신호를 얹고 가는 슬로우 신호를 빼는것,, 리니어한 트렌드를 제거하고 신호만을 보겠다는 것이다. 아니, 그러면 단순히 주파수 기준으로 필터하는것과 무엇이 다른가? .. 2011. 4. 3. 이전 1 다음
