신경망 + 모델 평가 인공 신경망(CNN, RNN, LSTM) 신경망은 복잡한 비선형적 관계를 병력적으로 분석하고 처리하고 오류나 잡음에 강하기 때에 일반화 성능이 뛰어난다 딥러닝이란 신경망 모델 구조를 확장하여 일반 기계학습 알고리즘을 뛰어넘는 정확도를 자랑하며, 이미자 인식, 문장 번역 등 다양한 분야에서 쓰이고 있다 신경망이란 생...

선형 판별분석과 이차 판별분석(분류 모델) 판별분석이란? 로지스틱 회귀분석처럼 질적 척도로 이루어진 종속변수를 분류할 때 쓰이는 분석 기법이다 기계학습보다는 통계기반의 데이터 분류 모델에 더 가깝다 회귀 분석처럼 최소 제곱법을 사용하는 처정방법을 통하여 독립변수의 최적 가중치를 구한다 독립 변수들이 정규분...

Kernel Trick Mathematical technique that maps data from one space to another space → uses Kernel function ⇒ takes as vectors in the original space as its inputs and returns the dot product of th...

분석 모델 개요 통계 모델이란? 모형과 해석을 중요하게 생각하며, 오차와 불확정성을 강조한다 기계 학습이란? 대용량 데이터를 활용하여 예측의 정확도를 높이는 것을 중요하게 생각한다 통계 모델을 함께 활용하면 높은 성과를 얻어낼 수 있다. 데이터 분석 방법론 개요 기계 학습 데이터 분석 방법론 2 가지 기준으로 ...

결측값 처리 실제 분석 프로젝트에서 다루는 대부분의 데이터는 결측값이나 이상치가 많기 때문에 데이터 탐색 단계에서 파악한 문제점들을 처리하는 과정이 필요한다. 결측값: 분석 환경에 따라 ‘.’, ‘NA’, ‘NaN’ 등으로 표시된다 3가지 종류: 완전 무작위 결측 (MCAR: M...

일단 라이브러리와 데이터를 불러와야 된다. 이 실습에서 데이콘의 제주도 도로 교통량 예측 데이터를 사용한다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np sns.set(color_codes=True) %matplotlib inl...

데이터 탐색과 시각화 탐색적 분석, 상관성 분석과 시각화하는 단계 ML 모델의 성능에는 알고리즘의 우수성이나 파라미터 최적화보다 데이터를 잘 파악하고 효과적으로 가공하는 것이 더 많은 영향을 미친다. Garbage In, Garbage Out (GIGO)란? 의미가 없는 잘못된 데이터를 사용하면 역시 무의미한 결과가 나온다는 의미 ...

비지도 학습 군집 알고리즘 비지도 학습이란? 사름이 가르쳐 주지 않아도 데이터에 있는 무언가 학습하는 것 즉 타깃을 몰라도 학습하는 알고리즘 데이터 준비하기 !wget 명령어를 이용하여 사용할 데이터셋을 다운로드할 수 있다. !wget https://bit.ly/fruits_300 -O fruits_300.npy ...

5장: 트리 알고리즘 결정 트리 예 / 아니오에 대한 질문을 이어나가면서 정답을 찾아 학습하는 알고리즘이다 결정 트리 로지스틱 회귀 이유를 설명하기 쉽다 결과를 설명하기 어렵다 사이킷런의 DecisionTr...

4장: 다양한 분류 알고리즘 로지스틱 회귀 로제스틱 회귀란?? 선형 회귀와 동일하게 선형 방정식을 학습하지만 선형 회귀와 달리 로지스틱 회귀는 분류 모델이다. $z = ax_1 + bx_2 + c$ z는 어떤 값도 가능하지만 확률이 되려면 시그모이드 함수(또는 로지스틱 함수)를 이용하여 0~...