Grouping based multiple testing
다중 검정에서 가설들이 교환가능하지 않을 경우, 군집화를 기반으로 이를 해결하는 방법론들을 다뤄볼 것이다. 다음의 내용을 참고하였다.
최근 포스트
[ESL 리뷰] 교재 7장-1 Model Assemssment and Selection
모델의 성능을 평가하는 것은 어떠한 모델과 파라미터를 선택할지를 나타내어주는 지표이며, 최종적으로 우리가 선택할 모델의 근거가 되므로 굉장히 중요한 과정이다. 이번 포스팅에서는 먼저 편향과 분산의 트레이드 오프 관계를 알아보고, 크게 in-sample error를 통해 predic...
[ESL 리뷰] 교재 6장 Kernel Smoothers
이번 포스팅에서는 저번과 마찬가지로 \(\mathbb{R}^p\)상에서의 회귀 모델 \(f(X)\)에 대한 유연성을 더해주는 방법으로 커널 함수를 이용하는 모델을 알아볼 것이다. 단순하게 각 입력 데이터 포인트 \(x_0\)마다 학습데이터 포인트들에 커널함수 \(K_{\lambda...
[ESL 리뷰] 교재 5장-2 Basis Expansion and Regularization in multivariate case
이번 포스팅에서는 저번 포스팅에 이어서 이번에는 다차원으로 확장한 Tensor product splines, Thin plate spines, 그리고 RKHS에 대하여 살펴볼 예정이다.
[ESL 리뷰] 교재 5장-1 Basis Expansion and Regularization in univariate case
이전 챕터까지의 모델들, Linear Regression, LDA, Logistic Regression, Seperating Hyperplane 등의 모델들은 독립변수들에 대한 선형성을 기반으로 모델이 구성되었었다. 하지만 대부분의 경우 \(f(X)\)는 \(X\)에 대해 선형적이...