# Classification

[TIL] 교사학습 (분류)
[!abstract]+ Curriculum > 1. 교사 학습 (분류) 기초 > 2. 하이퍼 파라미터와 튜닝 1 > 3. 하이퍼 파라미터와 튜닝 2 > - 첨삭문제 교사 학습 (분류) 기초 이항분리 : 선형분리, 비선형분리 다항분리 분류문제의 예측까지의 과정 |
🍟[머신러닝] Logistic Regression
Logistic Regression logistice regression: 사건의 발생 가능성 예측 종속변수가 범주형 데이터, 따라서 일종의 분류기법 ex) 성공/실패, 업/다운, 생존/죽음, Yes/No 오즈 비(Odds ratio) 로지스틱 회귀 수식

[Paper] Swin Transformer (v1, v2)
CNN 계열부터 transformer 계열까지 다양한 이미지 모델들이 발표되었지만 classification model 과 segmentation, object detection model 은 분리되어 개발되어 왔습니다. classification model 과 seg
Classification
직역하면 분류를 의미하며, Machine Learing(머신러닝) 에서 Supervised Learning(지도학습)의 일종으로 기존에 존재하는 Data의 Category 관계를 파악하고, 새롭게 관측된 Data의 Category를 스스로 판별하는 과정이다.\-KNN

[CS231n] Lecture 2: Image Classification 정리
Stanford University CS231n Lecture 2

다중분류(Multiclass classification) & 다중레이블분류(Multilabel classification)
혼동되는 개념 정리하기 🤓 갑자기 어떤 개념이 헷갈리는 순간, 바로 검색해 보는 습관은 좋지만 그 시점에서 머릿속에 각인되지 않을 때가 있다.그래서 메모장처럼 적어두기로 했다.다중분류는 각 샘플이 하나의 클래스에만 속할 수 있는 분류 문제를 의미합니다. 즉, 각 샘플
분류분석
실제분류와 예측분류가 얼마나 일치했는가를 기반으로 알고리즘 성능을 평가실제 데이터에서 예측 데이터가 얼마나 같은지 판단하는 지표데이터 구성에 따라 머신러닝 모델의 성능을 왜곡할 가능성이 존재이진 분류의 예측오류가 얼마이고 어떠한 유형의 예측 오류가 발생하고 있는지 나타
랜덤포레스트(Random Forest)
이번 포스팅에서는 tree 구조의 앙상블 학습방법인 랜덤포레스트(Random Forest) 에 대해 써보겠습니다. 랜덤포레스트는 기계학습의 일종으로, 분류, 회귀 분석 등 의 문제에 활용되며 훈련 과정에서 구성한 다수의 결정 트리로부터 분류 또는 평균 예측등에 주로 사

Q2L(Query2Label) - 논문 리뷰
Dacon대회 중 multi-label관련 sota에서 Q2L을 보고 읽게 되었습니다.대부분 내용을 요약했고 실제 논문과 다르게 해석했을 수 있습니다.multi-label classification task는 보통 label imbalance와 roi(region of

[LGaimers] 지도학습(분류/회귀) - (5) Advanced Classification
\-> 최대 margin을 확보하는 것이 목적이다.점선과 점선 사이에 서로 가장 마진을 크게 잡으면 중간의 실선이 된다. (참고로, 점선은 positive/negative sample중에 가장 상대에게 가까운 값 => minimum margin = support vec
K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)
로지스틱 회귀(logistic regression)선형판별분석(linear discriminant analysis)K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)일반화가법모델(generalized additive model)트리(tree)랜덤포레스트(rand

04 분류 classification
분류기classifiers 질적 반응변수를 예측하는데 사용될 수 있는 분류기는 아래와 같은 기법이 있다. 로지스틱 회귀(logistic regression) 선형판별분석(linear discriminant analysis) K-최근접이웃(k-nearest neig

createML - classification
와 학습 그래프 보자마자 눈을 질끈, 앞이 캄캄 다시는 안하려한것을 내 손으로 하다니출장중 맨날 보던 화면업로드중..기초적인 테스트, 낫배드.

[Object Detection] Architecture - 1 or 2 stage detector 차이
Object detection 아키텍처에는 1-stage detector과 2-stage detector가 있습니다. 본 글에서는 두 아키텍처 모델의 차이점에 대해 알아보려고 합니다.

[Dacon] 유전체 정보 품종 분류 AI 경진대회 Feature Selection
유전체 정보 품종 분류 AI 경진대회 Feature Selection 이용하여 적절한 Feature 고르기.