Homework#Week2

Classification과 Regression에 대하여 설명하라.

2. k-Nearest Neighbor Algorithm에 대하여 설명하라. 즉, 입력이 들어오면 classification과 regression의 경우 각각 어떻게 출력이 결정되는지 설명하라. 이때, distance measure는 어떤 것이 이용되나?

3. [eqn: ( x_1 , x_2 )] 공간 상의 점 [eqn: ( alpha_1 , alpha_2 )^T]를 vector [eqn: ( w_1 , w_2 )^T]으로 projection한다. 이 경우 projection 결과는 어떻게 주어지나?

4. LDA에서 data point를 projection할 경우 어떻게 projection하면 classification에 좋은지를 Fisher’s criteria라고 한다. Fisher’s criteria는 projection이 어떤 성질을 지니도록 제안한 것인가?

5. 연습문제 3.4 (힌트 예제 3.3-1)

6. 연습문제 3.5 (힌트 예제 3.3-1, 식(3.3.18))