ML

임계치(threshold): 어떠한 값이 활성화되기 위한 최소값을 임계치라고 한다.가중치(weight): 퍼셉트론의 학습 목표는 학습 벡터를 두 부류로 선형 분류하기 위한 선형 경계를 찾는 것이다. 가중치는 이러한 선형 경계의 방향성 또는 형태를 나타내는 값이다.바이어

1. PCA(Principal Component Analysis) - 주성분 분석이란? 주성분이란 전체 데이터(독립변수들)의 분산을 가장 잘 설명하는 성분을 말한다. 변수의 개수 = 차원의 개수 e.g.) iris 데이터에서, 4개의 독립변인들이 하나의 공간에 표현되

선형판별분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)는 Classification(분류모델)과 Dimensional Reduction(차원 축소)까지 동시에 사용하는 알고리즘이다.LDA는 PCA와 유사하게 입력 데이터 세트를 저차원 공간으로 투영(

1. MDS(다차원 스케일링) 이란? MDS는, 기본적으로 출력이 없는 입력 상태에서의 스케일 문제를 해결하는 것으로 Unsupervised Learning(비지도 학습) 범주에 들어간다. PCA로 차원 축소가 가능하지만, MDS를 사용해서도 차원 축소가 가능하다.

T-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding)라고 불리는 방법은 높은 차원의 복잡한 데이터를 2차원에 차원 축소하는 방법입니다.