23년 이전 글/머신러닝
머신러닝의 주요 메커니즘
1. 데이터 분석 2. 모델의 선택 3. 훈련데이터로 모델을 훈련, 비용함수를 최소화하는 모델 파라미터를 찾음 4. 새로운 데이터에 모델을 적용하고 추론 알고리즘 선택 전에 고민해야할 사항 데이터의 효과 https://dl.acm.org/doi/10.3115/1073012.1073017 Scaling to very very large corpora for natural language disambiguation | Proceedings of the 39th Annual Meeting on Association f ABSTRACT The amount of readily available on-line text has reached hundreds of billions of words and continue..
지도 학습 알고리즘과 비지도 학습 알고리즘
지도 학습 알고리즘 대표적인 Task 분류(Classification) 예) 스팸필터 회귀(Regression) 예측변수라 부르는 특성(feature),(주행거리,연식등)을 사용해 중고차 가격 같은 타깃(target)수치를 예측하는 것 로지스틱회귀 클래스에 속할 확률을 출력 지도학습 알고리즘 종류 - K-최근접 이웃(K-nearest Neighbors, K개의 K) - 선형 회귀(Linear Regression) - 로지스틱 회귀(Logistic Regression) - 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) - 결정트리(Decision Tree)와 랜덤 포레스트(Random Forest) - 신경망(Neural Networks) 비지도 학습 알고리즘의 종류 군집(clust..