머신러닝

머신러닝에 사용되는 데이터는 그 값이 너무 크거나 작지 않고 적당한 범위 (-1에서 ~ 1사이)에 있어야 모델의 정확도가 높아진다고 알려져있다.값의 범위를 0 ~ 1로 변환시킨다ex) 결과 0 ~ 1로 변환 시킴 -> 중간에 큰 값이 있어도 균일하게 변환됨값의 볌위를

비선형분류모델로 많이 사용되는 분류기 중 하나이며 데이터에 대한 분류 이유를 설명할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 동일한 데이터 셋에 대해 여러 개의 다른 구조의 트리 모델을 학습시킬 수 있다.의사결정나무 모델을 학습하는 알고리즘. (그리디한 알고리즘)그리디한 알고리

MLP 란 여러 개의 퍼셉트론 뉴런을 여러 층으로 쌓은 다층신경망 구조입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 은닉층을 가지고 있는 신경망이다.처음엔 퍼셉트론이라는 이진 분류기가 시작이었다.근데 이 퍼셉트론은 선형분류 밖에 하지 못했다.하지만 선형 분류로는 정확한 분류를 할