Principal Component Analysis PCA는 기본적으로 특징추출 기법이다. 정보 손실을 최소화 하면서 M차원 데이터를 m차원으로 차원 축소하는 것 실제 단계 각 feature의 평균이 0, 표준편차가 1이 되도록 feature normalization feature의 공분산 행렬 구하기 Singular Vector Decomposition을 통해 공분산의 Eigenvectors와 Eigenvalue 구하기...
The KU-CORPUS (ver.2) Introduction Speakers and Stimuli Transcription Procedure Organization of the Database 1. Introduction This document is intended to provide an overview of the methodology employed in the creation of the KU Corpus 2 (save dir: inchon26 /home/hdd2tb/KUCORPUS/KUCORPUS_cleaned), including...
SED & AWK credits to CodeSnipcademy Sed Unix utility that parses and transforms text (25 commands) Written in a C programming language by Lee E. McMahon of Bell Labs from 1973 to 1974 One of the earliest tools to support...
Column Space, Nullspace, Invertibility m-by-n 행렬 A과 m차원 벡터 b가 있다. 여기에 n차원 미지수 벡터 x를 도입하면 Ax=b라는 방정식을 세울 수 있다. Ax=b는 다음과 같이 읽을 수 있다. “A는 x를 A의 column space에 있는 b로 transform한다.” 여기서 A의 column space란,...
m-by-n 행렬 A에 대한 A-1, AT, A+ 정리 A A의 row space에 있는 벡터를 column space에 있는 벡터로 transform하는 함수 A-1 A의 column space에 있는 벡터를 row space에 있는 벡터로 transform하는 함수. A가 full rank이고 정사각 행렬일 때(rank=m=n), A-1 존재함....