혼합 가우시안 모델(Mixture of Gaussians, MoG)은 다양한 통계적 데이터 분석 및 머신러닝에서 자주 사용되는 기법입니다. 특히, 데이터가 여러 다른 그룹이나 클러스터로 구성되어 있을 때 유용합니다. 음성 신호 분석, 이미지 처리, 생물정보학 등에서 중
EM(Expectation-Maximization) 알고리즘은 불완전 데이터의 최대 가능도 추정을 위한 반복적 방법입니다. 주어진 관찰된 데이터 $X$와 숨겨진 변수 $Z$에 대해 파라미터 $\\theta$를 추정하는 과정입니다.주어진 관찰 데이터 $X$에 대해 파라미
대규모 데이터처리에서 판다스보다 효율이 좋은 라이브러리캐글에서 자주 사용되는 듯 하다Polars는 빠르고 효율적인 데이터프레임 라이브러리입니다. Polars는 Rust로 작성되어 있어 매우 높은 성능을 제공합니다. 여기서는 Polars의 기본 사용법을 코드 예제와 함께