본문 바로가기
728x90

기계학습3

[기계학습] 5. KNN 알고리즘과 로지스틱 회귀모델 KNN 알고리즘KNN(K-Nearest Neighbors, K-최근접 이웃)은 가장 간단하면서도 효과적인 비모수(non-parametric) 분류 알고리즘 중 하나입니다. 이번 글에서는 Decision Theory의 이해, Non-parametric 모델의 이해, KNN 알고리즘의 이해에 대해 알아보겠습니다.Decision Theory의 이해Decision Theory : Decision Theory는 주어진 정보와 불확실성을 바탕으로 최적의 결정을 내리는 이론입니다. 이 이론은 다양한 분야에서 의사결정 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 기본 개념결정 공간 : 가능한 모든 결정의 집합.손실 함수 : 특정 결정을 내렸을 때 발생하는 손실을 측정하는 함수.위험 함수 : 손실 함수의 기대값으로, 가능한 모든 결.. 2024. 8. 5.
[기계학습] 1. 기계학습의 개요와 주요 유형 기계학습 개요기계학습은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터를 통해 학습할 수 있도록 하는 기술입니다. 이번 글에서는 인공지능, 기계학습, 딥러닝의 개요와 함께 기계학습의 주요 유형인 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습에 대해 알아보겠습니다.인공지능의 개요인공지능(AI)는 인간의 지능을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술입니다. AI는 문제 해결, 학습, 추론, 자연어 처리 등을 포함하는 다양한 기능을 통해 인간의 지능적 행동을 모방합니다. AI의 궁극적인 목표는 인간처럼 사고하고 행동할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다.기계학습의 개요기계학습(Machine Learning)은 데이터로부터 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 예측이나 결정을 내리는 알고리즘을 개.. 2024. 7. 30.
[Python] 14. Python의 "머신러닝" Python 학습: 머신러닝Python은 강력한 머신러닝 라이브러리를 제공하여 데이터 분석과 모델링을 쉽게 수행할 수 있게 합니다. 이번 글에서는 Scikit-Learn을 사용한 기본 머신러닝 알고리즘과 모델 훈련 및 평가, TensorFlow/Keras를 사용한 딥러닝 기초에 대해 알아보겠습니다.1. Scikit-Learn: 기본 머신러닝 알고리즘, 모델 훈련과 평가Scikit-Learn은 Python에서 널리 사용되는 머신러닝 라이브러리로, 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. Scikit-Learn을 사용하면 데이터 준비, 모델 선택, 훈련, 평가를 쉽게 할 수 있습니다. Scikit-Learn 설치 : pip install scikit-learn 기본 머신러닝 알고리즘 예제 : 아래 예제에서는 S.. 2024. 6. 18.
728x90

티스토리툴바