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공지 머신러닝 [회귀알고리즘3] 회귀 트리 회귀를 위한 트리를 생성하고 이를 기반으로 회귀 예측을 하는 것이다. 분류에서 사용하는 분류 트리와 크게 다르지 않다. 다만 리프 노드에서 예측 결정값을 만드는 과정에 차이가 있는...

관리자

2022-12-06

조회수 1192

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공지 머신러닝 [회귀알고리즘2] 선형 회귀 ● 단순 선형 회귀단순 선형 회귀는 독립변수도 하나, 종속변수도 하나인 선형 회귀이다. 예를 들어 주택 가격이 주택의 크기로만 결정된다고 했을 때, 일반적으로 주택의 크기가 크면 ...

관리자

2022-12-06

조회수 1560

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공지 머신러닝 [회귀알고리즘1] 회귀란? 회귀는 데이터 값이 평균과 같은 일정한 값으로 돌아가려 하는 경향을 이용한 통계학적 기법이다. 예를 들어, 아파트의 방 개수, 방 크기, 주변 학군등의 여러가지 독립 변수에 따라 ...

관리자

2022-12-06

조회수 824

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공지 머신러닝 [분류알고리즘6] 스태킹 앙상블 스태킹은 여러가지 개별적인 알고리즘을 서로 결합해 예측결과를 도출한다는 점에서는 앞에 소개된 배깅 및 부스팅과 공통점을 가지고 있다. 하지만 가장 큰 차이점은 개별 알고리즘으로 예...

관리자

2022-12-06

조회수 794

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공지 머신러닝 [분류알고리즘5] SVM(Support Vector Machine) SVM은 분류를 위한 기준선, 결정 경계를 결정하는 알고리즘이다. 새로운 데이터가 입력되면 결정 경계를 기준으로 어느 쪽에 속하는지를 확인해, 데이터를 분류한다.위는 두 개의 데이...

관리자

2022-12-06

조회수 2286

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공지 머신러닝 [분류알고리즘4] GBM(Gradient Boosting Machine) 부스팅 알고리즘은 여러 개의 약한 학습기를 순차적으로 학습-예측하며 잘못 예측한 데이터에 가중치를 부여하며 오류를 개선해 나가는 방식이다. 대표적으로 AdaBoost(Adaptiv...

관리자

2022-12-06

조회수 3528

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공지 머신러닝 [분류알고리즘3] 랜덤 포레스트 배깅은 보팅과는 달리 같은 알고리즘으로 여러 분류기를 만들어 최종 결정을 내리는 알고리즘이다. 앙상블 알고리즘 가운데서는 비교적 빠른 수행 속도를 가지고 있으며, 다양한 영역에서 ...

관리자

2022-12-06

조회수 1194

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공지 머신러닝 [분류알고리즘2] 앙상블 학습 앙상블 학습을 통한 분류는 여러 개의 분류기를 생성하고, 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 최종 예측을 도출하는 기법이다. 어려운 문제의 결론을 내기 위해 여러 명의 전문가로 구...

관리자

2022-12-06

조회수 1195

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공지 머신러닝 [분류알고리즘1] 결정 트리 지도학습은 명시적인 정답이 있는 데이터가 주어진 상태에서 학습하는 기계학습 방식이다. 데이터를 입력하고, 이 데이터에 대한 정답인 레이블을 붙인 학습 데이터로 모델을 학습시킨다. ...

관리자

2022-12-06

조회수 1031

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본사 경기도 성남시 수정구 창업로 43, 업무동 1층 86호

연구소 경기도 성남시 수정구 창업로 43, B동 1013호

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