숨은 감염자와 방역정책 순응도를 고려한 코로나19 확산 수리 모델링(서브)
1.[연구리뷰]COVID-19 Predictions Using Machine Learning
※ 본 글은 메모용으로 작성하였기 때문에 부정확할 수 있습니다. 원 글 작성일: 2020-10-12
2021년 8월 2일
2.[정리] Uncertainty of Parameter Estimation
1만개의 Monte Carlo 시뮬레이션을, MLE estimate of parameter를 이용해 생성이 생성 된 dataset을 model과 다시 re-fitted해 parameter의 결합 표본 분포를 생성하고 95%의 신용도로 추정함.예측 된 mean epide
2021년 8월 2일
3.[이론실습] The Moore–Penrose Pseudoinverse for SEAIQR
본 글은 차분 방정식(가칭 SEAIQR) 모델의 (추정) 시계열 parameter들을 무어 펜로즈 유사 역행렬을 통해 구하는 과정입니다.
2021년 8월 15일
4.[이론실습]시뮬레이티드어닐링
최적화 기법인 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘에 대한 발표 자료입니다. 원 글 작성일 : 2020-11-14
2021년 8월 16일