맺음: 고정된 축에서 배우는 축으로

자주 하는 실수와 요약

자주 하는 실수

실수 바른 생각 나온 문제
배운 축의 계수는 어느 한 시각의 승객 수 차이다 축은 여러 칸에 나뉜 길이 1 벡터다. 계수는 「그 축의 모양이 얼마나 들어 있나」이고, 한 시각의 승객 수 차이에 그 축이 보태는 값은 계수 × 그 시각의 축 값이다(8시: −1.43 × 0.72 = −1.03) 문제 1
잘 맞는 배운 축은 비슷한 자료 어디에나 쓸 수 있다 배운 축은 그 자료의 사정(8시 봉우리)을 담는다. 놀이공원 앞 역에서는 푸리에 축보다도 나빴다 문제 1
거리가 같은 두 칸의 공분산은 같다 자리를 옮겨도 통계가 같을 때만 그렇다. 승객 수에서는 7·8시 0.392, 12·13시 0.082 로 달랐다 문제 2
오차가 같으면 오토인코더의 디코더 열이 배운 축이다 같은 것은 펼친 면이다. 면 안의 방향은 출발점에 따라 다르다 문제 3
평균이 가장 높은 쪽이 가장 좋다 자료가 적으면 전체 평균 쪽으로 끌어당겨 읽는다. 끌어당기는 무게는 자료가 늘수록 준다 문제 4
대칭이 정확하면 푸리에 축이 참 축과 같은 오차를 낸다 축의 모양은 대칭이 주지만 어느 물결이 센지는 자료로 잰다. 16일치로는 순서가 틀릴 수 있다 문제 5
평균 낸 공분산이 원형 행렬이면 자료가 대칭이다 평균 내기는 대칭을 덮어씌운다. 대칭이 없는 자료도 평균 내면 원형 행렬이 된다 문제 5
데이터 늘리기는 많이 할수록 좋다 늘리기 확률 p 는 섞는 비율 α 와 같다. 대칭이 깨진 자료에서 p = 1 은 거짓 자료를 섞는다 문제 6

요약

flowchart LR
  A["바탕의 대칭"] --> B["대칭이 고른 축<br/>물결 · 구면 조화 · 그래프의 고유벡터"]
  B --> C["스펙트럼<br/>성분마다의 세기"]
  D["대칭 없음"] --> E["배운 축<br/>공분산의 고유벡터"]
  B --> F["근사 대칭: 비율 α 로 섞기"]
  E --> F
  E --> G["「압축」 책"]

남은 물음