Ryu Han

KNN (K-최근접 이웃, K-Nearest Neighbor)  분류 및 회귀에 적용 가능한 지도학습 모형.  분류 및 회귀에 적용 가능한 지도학습 모형. 대표적인 비모수적 모델(non-parametric model)이다. 새로운 …

Decision Tree 의사결정나무를 잘 설명한 글 : 의사결정나무(Decision Tree) by ratsgo's blog 지도학습 알고리즘 중 하나다. 일반적으로 분류 문제에 사용되지만 회귀 문제에도 사용될 수 있다. …

데이터 사이언스 스쿨 분류 문제 (Logistic regression) 성능을 평가할 때 Confusion matrix를 이용할 수 있다. Confusion matrix는 실제 데이터와 예측 데이터에 대한 분포를 표현한 matrix…

1. K-means - 군집화를 하는 비지도 학습 방법 - 유클리디안 방법 을 사용 - 군집의 갯수인 K는 하이퍼 파라미터이고, 최적의 K를 찾는 게 관건 How it works 1) K = 3이면, 데이터 포인트들을 3개 그룹으로…

이 글에서는 기계학습(ML)에 대한 간단한 소개 및 로지스틱 회귀를 다룬다. related post : [ML] Linear Regression INTRO. 머신러닝 간단한 소개  머신러닝. 우리말로 하면 기계학습. 거창하게 들리지…

헷갈리지 말아야 할 개념을 정리해둔다. 선형회귀 (linear regression) 모델에서 '선형'은 파라미터의 선형을 의미하지, 독립변수들의 선형을 의미하는 게 아니다.  The model (i.e., equ…

헷갈리는 개념들을 정리해 둔다.  INTRO 지도 학습 문제는 종속변수의 타입에 따라 다음 두 가지로 나뉜다.  (1) 종속변수가 '연속형 변수'인 회귀 문제 --> 선형회귀 (Linear regression…

이 글에서는 기계학습(ML)에 대한 간단한 소개, 회귀(regressio)에 대한 개념 설명, 선형회귀에 대한 소개를 다룬다. INTRO. 머신러닝 간단한 소개  머신러닝. 우리말로 하면 기계학습. 거창하게 들리지만 그렇게…

related post :   [DL]  Deep Learning overview 기계학습 및 지도학습 딥러닝의 목적은 결국 독립변수와 종속변수 간 관계를 가장 잘 설명하는 최적의 파라미터를 찾는 것이다. 그리고 딥러닝에서 이 파라…

1 . 딥러닝이란?   딥러닝 (Deep Learning, 이후 DL)은 기계학습 (Machine Learning, 이후 ML)의 한 종류다. 전통적인 ML 알고리즘과 다른 점은 인공신경망(Artificial Neural Netwo…