Machine Learning
1.[ML] 머신러닝이란?
머신러닝 정의, 분류, 구성요소, 예시 설명
2.[ML] 회귀분석
📌 개념 지도학습의 한 종류 하나 이상의 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향을 추정할 수 있는 통계 분석 기법 변수들 사이에 인과관계를 밝히고 독립변수에 의해 변하는 종속변수를 예측 및 추론 수학적 설명을 덧붙이자면 직선의 함수에서 올바른 기울기와 y절편을 구하는 과정이다. 🔍 회귀분석의 변수 종속변수(y) : 영향을 받는 변수 = 결과 즉, 우리가 ...
3.[ML] 의사결정나무(Decision Tree)
의사결정나무의 정의, 분류기준, 가지치기 등 전체적인 이론에 대해 설명함.
4.[ML] 앙상블 - 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트
앙상블 모형의 배깅, 랜덤포레스트, 부스팅 알고리즘에 대한 설명
5.[ML] 서포트 벡터 머신 (SVM)
6.[ML] K-최근접이웃 (KNN) / 그리드 서치 / 랜덤서치
📌 노란색은 어느 집단에 속하는가? > 위 그림과 같은 데이터가 주어졌을 때, 노란색 데이터는 빨간색과 파란색 집단 중 빨간색 집단에 속한다고 말할 수 있다. 노란색 주위에 가까운 데이터들이 모두 빨간색이기 때문이다. 📌 KNN이란? 위와 같이 주변의 가까운 K개의 데이터의 속성에 따라서 해당 데이터가 속할 집단을 분류하는 알고리즘을 K-최근접이웃(K...
7.[ML] 나이브 베이즈
📌 나이브 베이즈란? > 테니스를 좋아하는 사람이 있다. 만약 이 사람이 날씨가 좋고 습도가 낮은 날에 테니스를 칠 확률은 얼마일까? 과거 데이터에 따라 학습을 시킨 모델을 기반으로 어떤 날씨가 주어졌을 때 이 사람이 테니스를 칠지 안 할지 판단하는 것이다. 조건부 확률과 베이즈 정리 기반의 지도학습 분류 모델이다. 나이브(Naive)는 순진,단순하다는...
8.[ML] 군집분석
1. 군집분석이란? 사전에 정의된 클래스가 없는 비지도학습의 종류 중 하나로, 관측된 여러 개의 변수 값에서 유사성에만 기초하여 n개의 군집으로 집단화한 뒤, 그 군집의 특성을 분석하는 다변량 분석 기법이다. 군집 : 유사한 데이터 개체들의 집합체 군집화 : 군집으로 묶는 행위 1.1 주요 목적 주로 데이터 분포에 대한 인사이트를 얻기 위해 사용 다른...
9.[ML] 차원 축소 - 주성분 분석 (PCA)
차원의 저주, 차원 축소, 주성분 분석(PCA)
10.[ML] 차원 축소 - 선형 판별 분석(LDA)
선형 판별 분석과 iris 데이터를 이용한 코드 실습
11.[ML] 연관 규칙 (Association Rule)
1. 정의 >ex 어떤 제품들이 종종 함께 판매되는가? = 연관 규칙 프린터 구매 후 이어질 구매는 어떤 것인가? = 순차 패턴 데이터베이스 내에서 항목(item)들간의 관계 즉, 빈번하게 발생하는 패턴를 발견하기 위한 규칙 기반 학습(Rule-Based Learning) 방법이다. 이는 마케팅에서 고객들의 상품 구매 데이터를 이용하여 품목 간의 연관성...