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행정학도 경찰의 DataScientist 되기

An overview of Statistical Learning

이번 게시글은 Statistical Learning, 즉 통계적 학습이론의 근간이 되는 추정 이론 중 Empirical risk 사용의 근거와 관련 이론에 대해 살펴보도록 하자. 내용은 대표적인 머신러닝 알고리즘인 Support Vector Machine의 공동 창시자

2022년 5월 29일
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Support Vector Regression

이전 게시글에서 SVM의 작동 원리와 SVR, 즉 support vector regression이 SVM의 원리를 차용하여 생성되는 모델이라는 점에 대해 살펴보았다. 이번에는 paper "A Tutorial on Support Vector Regression(2003)

2022년 5월 24일
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모델 성능 개선만이 전부일까

요새는 데이터사이언스에 대한 기틀을 잡고자 꾸준히 머신러닝 관련 공부를 하며, 이론 공부와 더불어 (가공되었지만 그래도 실생활에서 비롯된)몇몇 데이터셋을 대상으로 실제 데이터분석을 간간히 진행하고 있다. 하지만 분석도 해보고, 이와 관련되어 포스팅도 진행하며(ex. 따

2022년 5월 20일
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Gradient Boosting Machine

이번 글에서는 Boosting 알고리즘과 관련하여, 특히 함수추정과 예측 문제에서 뛰어난 성능을 보이는 Gradient Boosting Machine에 대해 살펴보고자 한다. 여기서는 GBM을 제안한 Jerome H. Friedman의 Greedy Function Ap

2022년 4월 18일
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AlexNet

이번 글에서는 “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks”(2012) paper를 리뷰해보고자 한다. 이 논문은 2012년 ImageNet 대회에서 우승한 합성곱 신경망을 다루고 있다. 네트워크

2022년 4월 8일
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An Introduction to Kernel-Based Learning Algorithms (2)

이번 포스트에서는 저번에 살펴본 커널함수를 이용한 방법론들을 살펴보고자 한다. 커널에 의해 정의된 유사성 행렬similarity matrix 을 입력받아 처리하는 알고리즘을 Kernel Methods 라고 한다. 앞서 살펴본 것 처럼 커널은 유사성의 측도로도 정의되고,

2022년 2월 20일
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An Introduction to Kernel-Based Learning Algorithms (1)

이번 포스트에서는 'An Introduction to Kernel-Based Learning Algorithms' 라는 Paper를 리뷰하며 머신러닝에서 널리 사용되는 커널 이론의 원리와 배경에 대해 알아보고자 한다. 이번 장에서는 먼저 커널 함수가 대표적으로 이용되는

2022년 2월 20일
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