머신러닝

5월 31일자 머신러닝 수업 내용을 정리하여 올린 글입니다.

6월 3일자에 들은 수업 내용을 정리한 글입니다. 회귀분석, 상관분석에 대한 개념을 정리하였습니다. 1.1. 회귀분석 정의 💡 회귀분석 : 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정(평가)해내는 분석 wei

정규화 선형회귀 방법은 선형회귀 계수(Weight)에 대한 제약 조건을 추가해서 모형이 과도하게 최적화되는 현상, 즉 과적합(Overfitting)을 막는 방법이다. 모형이 과도하게 최적화되면 모형 계수의 크기도 과도하게 증가하는 경향이 있다.

분류분석은 데이터의 속성을 활용하여 데이터에 대한 분류 기준을 수립하는 과정이다.

군집분석 : 주어진 데이터의 특성을 고려해 데이터의 집단(cluster)을 정의하고 데이터 집단을 대표할 수 있는 대표점을 찾는 것