# Classification

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파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 5. Classification(2) (앙상블)

: 여러 개의 분류기(classifier)를 생성하고 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 최종 예측을 도출하는 기법→ 보팅Voting, 배깅Bagging, 부스팅Boosting + 스태킹Stacking보팅 : 서로 다른 알고리즘을 가진 분류기 결합배깅 : 같은 유형의

3일 전
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파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 5. Classification(1) (결정트리)

Classification 분류 : 학습 데이터로 주어진 데이터의 피처와 레이블 값(결정 값, 클래스 값)을 머신러닝 알고리즘으로 학습해 모델을 생성하고, 이렇게 생성된 모델에 새로운 데이터 값이 주어졌을 때 미지의 레이블 값을 예측하는 것 나이브 베이즈 Naive

4일 전
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심층 신경망으로 이미지 분류

mnist는 손글씨 데이터셋으로 60,000개의 train data와 10,000개의 validation data로 구성된다. 하나의 이미지는 28 x 28 픽셀이다. 각 픽셀은 0~255 범위의 값으로 이루어져있기 때문에, 0~1 사이 값을 가지도록 정규화해야 한다.

2022년 9월 19일
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3. Scikit-Learn을 이용한 머신러닝 분류기 - 2

overfitting은 모델이 학습 데이터에 너무 치중한 나머지, 처음 보는 데이터에 대해 성능이 좋지 않은 경우를 말하며, 이는 머신러닝에서 매우 흔한 일이다. 반대로 underfitting은 모델이 충분히 복잡하지 않아, 학습 데이터의 특정 패턴 등을 파악하지 못하

2022년 9월 18일
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3. Scikit-Learn을 이용한 머신러닝 분류기 - 1

본 장에서는 실제 산업이나 연구 등에 많이 사용되는 강력한 머신러닝 알고리즘에 대해 알아본다.

2022년 9월 15일
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2. 분류를 위한 간단한 학습 알고리즘들 - 2

본 장에서는 또 다른 single-layer nerual network: ADAptive Linear NEuron(ADaline)에 대해 알아본다. Adaline은 퍼셉트론 이후에 나온 개념이라, 퍼셉트론에 비해 조금 더 발전했다고 생각된다.Adaline은 퍼셉트론과

2022년 9월 15일
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Resnet

Abstract 1. Instroduction 2. Related Work 3. Deep Residual Learning 4. Experiments

2022년 8월 20일
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MobileNetV2

Abstract 1. Instroduction 모델 정확성의 향상은 cost의 증가로 이어진다. 이 논문에서는 mobile 환경, 자원이 제한된 환경을 위한 architecture을 소개한다. accuracy는 유지하는 반면 연산의 횟수, 필요한 메모리를 줄인다.

2022년 8월 20일
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[ML] Classification Model - 내용 정리

Classification Model - 내용 정리글 - ing

2022년 8월 4일
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binary & multinomial

두 가지 Classification에 각각 어떤 Task 와 차이점을 적어주세요. (사진 출처: https://towardsdatascience.com/multi-class-classification-one-vs-all-one-vs-one-94daed32a87b)

2022년 8월 2일
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Classification - Random Forest

Random forests is an ensemble learning method for classification, regression and other tasks that operates by constructing a multitude of decision tre

2022년 8월 1일
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Classification - Decision Tree

Decision tree is a decision support tool that uses a tree-like model of decisions and their possible consequences, including chance event outcomes, re

2022년 8월 1일
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Classification - Logistic Regression

Logistic Regression is a statistical model that models the probability of one event taking place by having the log-odds (the logarithm of the odds) fo

2022년 8월 1일
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Machine Learning의 Task

machine learning은 여러가지 종류의 task가 있지만 오늘은 clasiffication, clustering, regression 3가지의 task에 대해서 정의와 차이를 간략하게 서술해 보겠다.

2022년 7월 17일
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K-Nearest Neighbors, KNN : Scikit - Learn

분류(Classification)와 회귀(Regression) 를 모두 지원예측하려는 데이터와 input 데이터들 간의 거리를 측정해 가장 가까운 K개의 데이터셋의 레이블을 참조해 분류/예측Hyper ParameterK : 새로운 데이터포인트를 분류할때 확인할 데이터

2022년 7월 17일
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"Online Shoppers Purchasing Intention Dataset Data Set"을 이용한 분류 분석

데이터 출처데이터를 불러오고 기본적인 정보를 보자.

2022년 7월 16일
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PyTorch 익히기 - Logistic Regression & Softmax Classification

Pytorch를 간단히 다루어본 적이 있는데, 앞으로의 연구에 익숙하게 활용하기 위해 Pytorch 내용을 정리해보려 한다.

2022년 7월 11일
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[머신러닝을 위한 파이썬 한 조각] CH.5 선형회귀와 분류 (Linear Regression & Classification)

regression - 학습(learning) 개념입력(x)과 출력(y)은 y = Wx + b 형태로 나타낼 수 있음y = Wx + b는 다양한 직선의 형태를 띨 수 있는데, training data의 특성을 가장 잘 표현할 수 있는 가중치 W와 바이어스 b 를 찾는

2022년 7월 5일
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"South German Credit Data Set"을 이용한 분류 분석

데이터 출처The widely used Statlog German credit data, as of November 2019, suffers from severe errors in the coding information and does not come with any

2022년 7월 1일
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AutoML? 야 너도 만들 수 있..을걸?

제목은 AutoML입니다. 근데 이제 매뉴얼을 좀 많이 곁들인..

2022년 6월 29일
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