ML
1.[ML] 3. Classification (1)
MNIST, Binary classifier, Performance measure, Precision-recall tradeoff, ROC
2023년 11월 5일
2.[ML] 3. Classification (2)
1. Multiclass classification 2개 이상의 class 분류 (multinomial classifiers) ** Random Forest classifier, naive Bayes classifier ** Support Vector Machine c
2023년 11월 5일
3.[ML] 4. Model Training (1)
1. Linear regression 선형 회귀를 통해 머신러닝의 블랙박스를 이해해보자. 훈련 세트에 가장 잘 맞는 모델 파라미터를 해석적으로 구한다. 공식으로 직접 계산 (훈련 세트에 대해 비용함수를 최소화) 경사 하강법(GD) 이용 : 반복적인 최적화 방식 모델
2023년 11월 5일
4.[ML] 4. Model Training (2)
확률적 경사하강법, 미니배치 경사하강법, 학습곡선
2023년 11월 7일
5.[ML] 4. Model Training(3)
규제, 로지스틱회귀, 소프트맥스
2023년 11월 8일
6.[ML] 5.5 KNN
knn
2023년 11월 9일
7.[ML] 6. Decision Trees
결정트리
2023년 11월 9일
8.[ML] 7. Ensemble Learning and Random Forests
앙상블, 샘플링, 랜덤포레스트
2023년 11월 9일
9.[ML] 9. Unsupervised Learning (1)
클러스터링, k-means, AppUsingClustering
2023년 11월 10일
10.[ML] 9. Unsupervised Learning (2)
클러스터링을 이용한 이미지 분할, 전처리, 준지도학습, 능동학습
2023년 11월 10일