상세 컨텐츠

본문 제목

non-Gaussian distribution

Machine learning

by South Korea life 2021. 8. 9. 13:04

본문

728x90
반응형

[ 제 네이버 블로그 글을 티스토리로 이전한 글입니다. 해당 글은 제 네이버 블로그에 2018.03.26에 작성되었습니다 ]

 

ICA (Independent component analysis) 관련 논문을 보다가, non-Gaussian distribution에 관련된 내용이 나와서 정리한다. 
(이 때까지 non-Gaussian이란 표현을 많이 봐왔지만, 그것에 대한 정확한 내용을 모른채로 어림 짐작을 해왔다.)

non-Gaussian 분포는 말 그대로, Gaussian 분포를 따르지 않는 분포로 이해하고 있다.
Gaussian 분포는 {mean, standard deviation}으로 표현할 수 있는데, non-Gaussian 분포는 {평균, 표준편차}만으로는 해당 분포 표현이 어려운 분포로 보인다.

Gaussian 분포를 이야기할 때, Kurtosis에 대해서도 자주 언급이 되었다.
참고로 적어둔다.

Kurtosis (뽀족한 정도, 첨도)
- Leptokurtic; very peaked
 - Platykurtic: very flat (like a plate)
 - Mesokurtic: ideal normal

source: 아래 첨부 링크 동영상

 

Non-normal distribution의 예
- Negatively skewed distributions: tail이 그래프의 왼쪽에 분포
- Positively skewed distribution: tail이 그래프의 오른쪽에 분포

Negatively skewed distribution (source: 아래 동영상)
Positively skewed distribution (source: 아래 동영상)

 

 

 

728x90
반응형

관련글 더보기

댓글 영역