Data Analysis for Investment & Control

클러스터링 기법 중에 대표되는 것으로 다차원 입력 데이터를 어떻게 어떤 그룹에 속하게 할지에 대한 문제를 다룬다. 데이터의 집합을 정의하자. N개로 이루어져 있는 데이터를 K개의 클러스터로 분류하려고 한다(물론 K는 미리 지정한다). K개의 클러스터 정 중앙에 놓여 있는 값을 μk라고 표기 한다. K-means 클러스터링의 아이디어는 K개의 mean(중앙 값)을 이용해 클러스터링 하는 것이다. μk와 이에 속하는 클러스터 데이터 사이의 거리의 총합은 클러스터에 속하지 않는 데이터 사이의 거리의 총합보다 작다. 그러므로 우리의 목표는 주어진 데이터 집합으로부터 이러한 중심 μk의 값을 결정하는 것이다. N개의 데이터를 K개의 클러스터로 구분지어 Sk = {S1, S2, ... SK}의 데이터 집합으로 구분..

1. Classifications - SVM- Bagged Decision Trees- K-nearest neighbor- Naïve Bayes- Discriminant Models- CNN - RNN & LSTM 2. Regressions - Linear Regression- Nonlinear Regression- Stepwise Regression- Regularization- Adaptive neuro-fuzzy 3. Clustering - K-means clustering- Hierarchical clustering- Gaussian Mixture Model- Hidden Markov Models- Self-organizing Map- Fuzzy C-means clustering- Subtract..

인공지능 분야에서 불확실성은 중요한 개념 중 하나이다. 데이터가 충분하지 못하거나 노이즈가 포함된 체로 데이터 처리를 해야할 경우가 많기 때문에 이를 가능하면 정확하고 정량적으로 표현을 해야하기 때문이다. 확률 이론은 이를 위한 수학적인 툴을 제공한다. 표현 방식은 다음과 같이 쓸 수 있다. 어떤 사건 X가 발생할 확률을 의미한다. X가 발생할 가능성이 전혀 없다면 0, 모든 케이스에 대해 발생한다면 1이 된다. 동전을 100번 던졌을 때 앞면이 나오는 경우가 53번이었다면 p(X=앞면) = 0.53이 된다. 조건부 확률, Conditional Probability 어떤 일이 발생할 확률이 두 가지 이상의 종류로 구분지어지는 경우를 알아보자. (조건부 확률에 대한 적당한 예제 - 동전과 주사위를 동시에 ..

Gaussian Mixture Model, 이하 GMM은 클러스터링 방법 중 하나로 데이터의 군집을 가우시안 모델로 표현하는 기법이다. 가우시안 모델의 평균과 분산(μ와 σ)으로부터 군집의 특성을 알 수 있다. 데이터의 분포로부터 가우시안 분포를 선형 결합한 형태라는 가정에서 처리를 한다. GMM에 대한 설명은 아래 블로그에서 그 개념을 잘 설명하고 있다. >> 수식없이 이해하는 Gaussian Mixture Model 먼저 다음과 같이 주어졌다고 하자. 데이터 군집 수 : K각 군집의 평균과 분산 : μk = {μ1, μ2, ..., μK}, σk = {σ1, σ2, ..., σK}표본 데이터 수 : N표본 데이터 xn = {x1, x2, ... xN} 입력 데이터에 대한 확률 분포 함수를 다음과 같이..

미국과 중국 사이의 긴장감이 향후 수개월 동안은 지속되리라 여겨왔던 차에 11월 2일 새벽부터 상황을 반전시키는 소식이 전해져 왔다. 트럼프와 시진핑이 전화를 통해 양국 무역 분쟁에 관해 좋은 의견을 교환했다면서 향후 미중 무역 협상이 이루어질 수도 있음을 시사했다. 더욱이 트럼프는 각료들에게 미중 무역협상을 위한 합의안 초안을 작성하게 지시했다는 소식을 알려 한동안 시장이 상승 압력을 받을 수 있도록 요인을 제공했다. 그렇지만, 며칠 전까지만 하더라도 공격적인 자세로 전방위 압력을 가하던 양국이 이처럼 순식간에 돌변할 수 있는 배경에는 무엇이 있었을까를 고민해보지 않을 수 없다. 최근에 달러당 위안화 환율이 7 CNY/USD를 넘기 바로 직전이었고, 중국 증시 폭락에 대비해 대규모 부양 정책을 공표한지..