공부10 [Machine Learning] Skewness(왜도) & Kurtorsis(첨도) Data Analysis에서 쓰이는 여러 Feature 들 중에 Skewness(왜도) 와 Kurtosis(첨도)에 대해서 알아 보겠습니다. 우선 Skewness 와 Kurtosis는 데이터의 분포 모양에 대한 정보를 가지고 있습니다. 그렇기 때문에 두 가지 Feature을 한번에 보는 것이 더욱 효과적일 것 입니다. 이 글에선 Skewness와 Kurtosis에 대해 다음과 같은 항목에 맞추어 설명하고자 합니다. 1. Definition & Fomula 2. What can I know about Data? [Skewness , 왜도] 1. Definition & Formula 위의 수식으로 Skewness를 정의됩니다. 다만, Package를 이용하여 코드에서 구현할 때는 그 식이 다를 수 있으니 사.. 2020. 10. 29. [Papers Review] ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition 논문 : ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition(2019) , CVPR URL : https://arxiv.org/abs/1801.07698 ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition One of the main challenges in feature learning using Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) for large-scale face recognition is the design of appropriate loss functions that enhance discriminative power. Centr.. 2020. 10. 11. 이전 1 2 3 다음 반응형
