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regression 2

2. 지도 학습 알고리즘 (1) k-Nearest Neighbors (k-NN)

최종 수정 일자: 2020-06-14 15:04 해당 카테고리에 작성되는 글은 Introduction to Machine Learning with Python(파이썬 라이브러리를 활용한 머신 러닝)을 기반으로 작성되었습니다. 앞으로 지도 학습 알고리즘에 사용되는 여러 가지 모델링 및 최적화 기법에 대해서 알아보겠습니다. 각 모델링은 기초적인 최적화 기법을 담고 있으며 각각의 모델링에 대해 공통적으로 알아야 할 것은 다음과 같습니다. - 각 알고리즘이 학습 데이터로부터 어떻게 학습하는지 - 학습 데이터에서 만들어진 모델을 기반으로 어떻게 예측을 하는지 - 각 알고리즘이 모델 복잡도를 어떻게 조절하는지 - 각 알고리즘의 장/단점 및 중요 매개변수와 설정에는 어떤 것들이 있는지 k-Nearest Neighbo..

1. 지도 학습 모델링의 기본

최종 수정 일자: 2020-12-29 10:53 해당 카테고리에 작성되는 글은 Introduction to Machine Learning with Python(파이썬 라이브러리를 활용한 머신 러닝)을 기반으로 작성되었습니다. 분류(classification)와 회귀(regression) 지도 학습 문제에는 두 가지 유형이 있습니다. 바로 분류(classification)와 회귀(regression)입니다. 분류 문제의 경우 이진 분류(binary classification)와 다중 분류(multiclass classification)로 구분되며 분류되는 클래스의 수에 따라서 결정됩니다. 즉, 이진 분류는 데이터들이 분류되는 클래스가 두 개이며 일반적으로 합/부합(Yes or No, positive or ..