프로그래밍 700

거실 면적과 집 가격 사이의 선형회귀 가격정보의 관계를 측정하자. Living area(feet2) Price(1000$s) 2014 400 1600 330 2400 369 1416 232 3000 540 ... ... 2차 평면상에 마킹이 가능하다. 어떠한 임의의 값에 대한 출력값을 예측하는 기법 = 선형회귀 선형회귀 = 주어진 데이터로 부터 그 데이터를 가장 잘 표현할 수 있는 라인 한개를 찾는 것. 여기서 추정한 라인과 수집된 데이터 간의 오차가 크다 라면 옳은 라인이 아니다. 이런 2차원 방정식에서 직선 말고도 2차함수가 사용 될 수 있는데, 이러한 2차함수를 사용한 그래프를 Training Set : M개의 거실면적, 가격정보 쌍 y = $h_0 (x) $ : 피라미터 로 모델링 된 가설 함수 ..

리눅스 시스템의 부팅 과정 바이오스 단계 PC의 전원 스위치를 켜서 부팅하면 제일 먼저 바이오스(BOIS, basic input/output system) 가 동작 바이오스는 PC에 장착된 기본적인 하드웨어(키보드,디스크 등)의 상태를 확인한 후 부팅 장치를 선택하여 부팅디스크의 첫 섹터에서 512 바이트를 로딩 512 바이트가 마스터 부트 레코드(master boot record, MBR): 2차 부팅 프로그램(부트 로더) 의 위치에 저장 부트 로더 단계 바이오스 단계에서 MBR은 부트로더를 찾아 메모리에 로딩 부트 로더는 여러 운영체제 중에서 부팅할 운영체제를 선택할 수 있도록 메뉴를 제공 부트 로더는 리눅스 커널을 메모리에 로딩 리눅스 커널은 /boot 디렉터리 아래에 vmlinuz-버전명 의 형태..

분류기 구현 ( Classifier ) 구현 특징 추출을 분류하기 위해 선, 평면, 또는 초평면 방정식의 피라미터를 추정하는 과정 대표적인 방법 : Logistic Regression, Neural Networks, SVM 피쳐백터 간의 구분지을 수 있는 라인을 찾는 것. 2차원 공간 상 에서는 하나의 선 을 찾는것. 3차원 공간상 , N차원 공간 상에서는 원하는 하나의 공간 또는 면을 찾게된다. 분류기 구현 단계 구현 과정 데이터를 훈련집합, 테스트 집합으로 분류한다. 일반적으로 5:5 또는 7:3 정도의 비율로 나눈다. 훈련집합 : 분류기를 만들때에 사용, 테스트 집합 : 분류기를 만들고 난 후 성능 평가에 사용. 분류기의 종류 모델 선택 : 어떤 수학적 모델을 사용할 것 인지 결정. ( 선형, 비선..

프로세스를 생성하고 종료하는 시스템 호출/표준 라이브러리 함수 함수 의미 fork 자신과 완전히 동일한 프로세스를 생성한다. exec계열 지정한 실행 파일로부터 프로세스를 생성한다. exit 종료에 따른 상태값을 부모 프로세스에게 전달하며 프로세르를 종료한다. atexit exit로 프로세스를 종료할 때 수행할 함수를 등록한다. _exit atexit로 등록한 함수를 호출하지 않고 프로세스를 종료한다. 프로세스 생성 함수 #include #include #incldue void cleanupaction(void); main() { // 프로세스 식별번호 저장 pid_t pid; int i; for(i=0; i0) { for( ; i

MICCAI 에서 2015년도에 만들어진 논문. 이미지 학습 알고리즘의 기본적인 논문임. 의료 영상쪽 이미지 세그먼테이션을 위해 만들어짐 세그먼테이션 배경 내의 이미지 인식법에 대해서는 다양한 유형이 있음. Singl object 하나의 이미지 안에 하나의 객체만 존재 할 때 Classification = 고양이가 있다면 고양이가 있는 이미지 라고. 하나의 이미지로 분류 하는것 Classification + Localization = 고양이가 있는 이미지라고 분류하고, 이미지 내부의 고양이 위치까지 표현하는것 Localization = 지역화 라는 의미가 있음. 무언가 있는 지역 이라고 해석하면 된다. Multible objects 하나의 이미지 안에 여러개의 객체가 존재 할 때 Object Detect..

샤프닝 필터 = 이미지를 선명하게 하고 싶을때 사용하는 필터. Finds edges or ehances details in an image [ 이미지 내부에서 밝기가 급격하게 변화되는 영역을 찾아냄 ]( 태두리 확인 ) 밝기가 동일한 영역 : 평탄한 영역 (Flat areas) 이미지의 평탄한 영역은 밑과 같다. 위 이미지의 중간부분 밝기가 급격하게 변하는 부분, 쉽게 말하면, 밑을 0 위를 1 이라고 하였을 떄, 0과 1 사이를 엣지 [ Edge ] 라고 한다. Model of a ramp digtal edge 모든 이미지가 딱딱 나누어지는 것이 아니다, 이러한 나누어 지지 않는 이미지의 중간부분을 Ramp 라고 한다. 이러한 렘프나 엣지의 밝기의 변화구간을 검출(Detection) 하는 방법 이웃하는..