밀래의 코딩북

차원의 저주 - Curse of Dimensionality에 대해 정리해보겠습니다. 1. 차원의 저주 일상적으로 경험하는 3차원 물리 공간에서 발생하지 않는 현상으로 고차원 데이터를 분석하거나 구성하는 과정에서 발생하는 다양한 현상을 말합니다. 머신러닝에서 많은 Feature를 가지고 있다는 것은 고차원 공간의 Data를 다루고 있다는 의미로 차원의 저주에 대해 생각하고 있어야 합니다. 2. 차원의 저주 현상2-1 데이터의 밀집도 (Data Density) 차원이 다르면 Data의 밀집도가 달라집니다. 위 그림은 N개의 Data를 서로 다른 차원에서 다룰때 데이터의 밀집도가 달라지는 모습을 표현하고 있습니다. - 1차원에서 데이터의 밀집도는 N/5로 하나의 큐브는 N/5 샘플을 가지게 됩니다. - 2차원..

이번 포스팅은 서포트 백터 머신에 대해 정리해보겠습니다. 머신 러닝을 공부하면서 제가 서포트 백터 머신에 대한 정리한 내용으로 잘못된 부분이 있다면 댓글로 지적해주시면 수정하겠습니다. 1. 서포트 백터 머신 서포트 백터 머신은 기계 학습 분야 중 하나로 패턴 인식, 자료 분석을 위한 지도 학습에 한 분야이며 주로 분류와 회귀 분석을 위해 사용합니다. 두 카테고리가 있다고 가정할때 하나의 새로운 데이터가 들어오면 어떤 카테고리에 속하는지 판단하는 비확율적 선형 모델을 만드는 것이 서포트 백터 머신 입니다. 서포트 백터 머신은 위 그림과 같이 두개의 카테고리가 나눠져 있을때 어떠한 선을 그어 두개의 분류를 가장 잘 표현하는 선이 무엇인지 찾는 방법입니다. 두 개로 나뉜 데이터가 존재할 때 초평면(Heperp..

머신러닝의 종류는 점점 더 많아지는 것 같습니다. 데이터 사이언티스트 관련 공부를 하기 위해 머신러닝의 종류 중 비지도학습과 지도학습의 차이를 정리하고 각각 어떤 종류가 대표적인지 알아보겠습니다. 1. 머신러닝 종류 머신러닝의 종류는 많은데 다음을 기준으로 분류를 하면 도움이 됩니다. 사람의 감독 하에 훈련하는 것인지 그렇지 않는 것인지 (지도, 비지도, 준지도, 강화학습) 실시간으로 점직적인 학습을 하는지 아닌지 (온라인 학습과 배치학습) 단순하게 알고 있는 데이터 포인트와 새 데이터 포인트를 비교하는 것인지 아니면 훈련 데이터셋에서 과학자들처럼 패턴을 발견하여 예측 모델을 만드는지 (사례 기반 학습과 모델 기반 학습) 3가지 범주는 원하는데로 융합이 가능합니다. 2. 지도학습 (Supervised L..

머신러닝 개발 환경을 세팅하기 위해 가장 먼저 해야 할 것은 python 개발 환경을 만드는 일 입니다. 그 중 머신러닝에 필요한 라이브러리들이 모두 집합되어 있는 아나콘다 윈도우 설치 방법을 정리해보겠습니다. 1. 아나콘다 다운로드 아나콘다는 쉽게 말해 필요한 라이브러리들을 쉽게 설치하고 관리할 수 있게 해주는 도구 입니다. Python을 사용하면 여러가지 필요한 라이브러리를 사용자가 직접 설치해야 하는데요. 아나콘다를 설치하면 머신러닝에 필요한 모든 라이브러리들을 한번에 설치가 가능합니다. 그럼 아나콘다를 설치해볼까요? https://www.anaconda.com/distribution/ Anaconda Python/R Distribution - Free Download Anaconda Distrib..