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앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.04.08 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - 이론] 머신러닝의 기초 (Fundamental of Machine Learning) [머신러닝 - 이론] 머신러닝의 기초 (Fundamental of Machine Learning) 1. 머신러닝 기초 머신러닝에서 데이터는 중요합니다. 차가 가기 위해 연료가 필요하듯 머신러닝에는 데이터가 필수적입니다. 데이터가 없으면 머신러닝을 적용할 수가 없습니다. 아무것도 가 hi-guten-tag.tistory.com 1. Dimensionality Reduction (차원 축소)란? 차원 축소는 Unsupervised Learning의 한 종류입니다. 다른 종류는 Clustering, D..

앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.10.18 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - 이론] Linear Regression (선형 회귀) [머신러닝 - 이론] Linear Regression (선형 회귀) 앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.04.07 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - 이론] 인공지능이란? (What is artificial intelligence?) [머신러닝 - 이론] 인공지능이란? (What is.. hi-guten-tag.tistory.com 2022.10.18 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - 이론] Polynomial Regression (다항 회귀) [머신러..

앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.10.19 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - 이론] Ensemble - Bagging (앙상블 학습 - 배깅) [머신러닝 - 이론] Ensemble - Bagging (앙상블 학습 - 배깅) 앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.10.18 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - 이론] Decision Tree (결정 트리) [머신러닝 - 이론] Decision Tree (결정 트리) 1. Decision Tre.. hi-guten-tag.tistory.com 2022.10.19 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - 이론] Ensemble - Boosting ..

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앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.10.18 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - 이론] Decision Tree (결정 트리) [머신러닝 - 이론] Decision Tree (결정 트리) 1. Decision Tree (결정 트리)란? 결정 트리는 분류, 회귀 작업도 가능한 강력한 머신러닝 알고리즘입니다. 결정 트리는 if-else문을 사용하여 비교를 하는 간단한 알고리즘이며, 이름에서 알 수 있듯이 hi-guten-tag.tistory.com 2022.10.19 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - 이론] Ensemble - Bagging (앙상블 학습 - 배깅) [머신러닝 - 이론] Ensemble - Bagging (앙상블 학..

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1. Decision Tree (결정 트리)란? 결정 트리는 분류, 회귀 작업도 가능한 강력한 머신러닝 알고리즘입니다. 결정 트리는 if-else문을 사용하여 비교를 하는 간단한 알고리즘이며, 이름에서 알 수 있듯이 Tree와 비슷한 모양을 하고 있습니다. 해당 모델은 Supervised learning method를 사용하고 있으며, 데이터의 특징에서 추론된 간단한 decision 규칙에 의해 예측합니다. 이처럼 결정 트리는 petel length, petal width라는 특징을 이용해 비교를 하고 있으며, 매우 간단합니다. 조건이 True라면 왼쪽으로 이동하고, 조건이 False라면 오른쪽으로 이동합니다. 최종적으로 leaf node에 도착한다면, 해당 노드의 class를 예측 값으로 내는 것이 바..

앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.10.18 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - 이론] Logistic Regression (로지스틱 회귀) [머신러닝 - 이론] Logistic Regression (로지스틱 회귀) 앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.05.07 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - Python] 활성화 함수 - 시그모이드 함수 구현 (Activation Function - Sigmoid Function Implemetation) [머신러닝 - Python] hi-guten-tag.tistory.com 2022.05.07 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - 이론, Pyth..

앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.05.07 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - Python] 활성화 함수 - 시그모이드 함수 구현 (Activation Function - Sigmoid Function Implemetation) [머신러닝 - Python] 활성화 함수 - 시그모이드 함수 구현 (Activation Function - Sigmoid Function Implemetation) 퍼셉트론은 계단 함수를 사용하지만, 이는 활성화 함수의 일부일 뿐이다. 실제로 제대로 된 신경망을 구현하기 위해서는 다양한 활성화 함수를 이용해야만 한다. 대표적인 활성화 함수로는 시 hi-guten-tag.tistory.com 1. 로지스틱 회귀란? 어떤 회귀 알고리즘..

앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.10.18 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - 이론] Polynomial Regression (다항 회귀) [머신러닝 - 이론] Polynomial Regression (다항 회귀) 앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.10.18 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - 이론] Linear Regression (선형 회귀) [머신러닝 - 이론] Linear Regression (선형 회귀) 앞의 글을 읽으시면 이해 hi-guten-tag.tistory.com 2022.10.18 - [Computer Science/머신러닝] - [머신러닝 - 이론] OverFitting, UnderFitt..