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@Jinyeop Kang, 2022-09-13
곡선 피팅이란 무엇인가?
우리가 무엇인가를 해석하기 위해서는 그래프, 숫자와 같은 자료(data)가 있어야 한다.
그러므로 ‘실험을 통해 얻은 이 수치들을 어떻게 처리할 것인가?’에 대한 것이 가장 중요한 문제가 될 것이다.
즉, ‘우리가 얻은 수치들을 그래프로 표현할 때, 어떤 방법으로 그래프를 표현할 것인가?’를 해결하는 것이 목적이다.
그냥 일직선으로 긋는 것이 아닌, 조금 더 정확한 값들을 추측해보기 위해서 자료들 사이를 곡선으로 이어, 자료들 사이를 어떤 함수로 표현하는 것이 가능해진다. 이것이 곡선 피팅이다.
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가변 감쇠 계수 α가 있는 가우스-뉴턴 알고리즘을 사용하여 비대칭 피크 모델에 의한 노이즈 커브 피팅.
1. 선형 회귀분석 (Linear Regression)
: n개의 데이터가 주어졌을 때, 이 자료들을 잘 표현하는 직선식을 구하는 것이 목적이다.
데이터를 가장 잘 표현하는 직선식을 구하기 위해 오차의 합이 최소화 되는 값들을 구해야하는데, 오차를 제곱하는 방법이 최소화 되는 값들을 구하는 가장 좋은 방법이다.
2. 다항식 회귀분석 (Polynomial Regression)
: n개의 2-tuple 데이터가 주어졌을 때, n개의 데이터를 가장 잘 표현하는 다항식을 구하는 것이 목적이다.
3. 지수형태의 회귀분석 (Exponential Model Regression)
: n개의 데이터가 주어졌다고 가정했을때, n개의 데이터를 가장 잘 표현하는 지수형태의 식을 구하는 것이다.
