일상 일기 블로그

https://www.youtube.com/watch?v=ngLyX54e1LU&list=PLqnslRFeH2Upcrywf-u2etjdxxkL8nl7E&index=1 이 유투브에 있는 강의를 보고 공부한 내용 정리 1. KNN이란? K-nearest Neighers를 뜻하는 것으로, 위의 그림에서 녹색 점은 빨간색으로 분류를 해야할까? 아니면 파란색으로 분류해야할까? 이를 주위에 있는 점 K개를 선택해 많은 숫자쪽으로 분류하는 것이다. K는 초록색 점으로부터 유클리디안 거리를 사용해 계산한다. 유클리디안 거리란? 우리가 중고등학교 때 배운 점과 점 사이의 거리를 통해 구한다. \(d=\sqrt{(x_1-x_2)^2-(y_1-y_2)}\) 위의 공식을 통해 나온 거리를 통해, 최근접점 k개를 해서, 많은 수..

머신러닝은 스팸필터가 대표적이다. 이후 음성 검색 및 추천으로 발전했다. 머신러닝은 어디서 시작하고 어디서 끝날까? 기계가 배운다는 것은 무엇일까? 1.1 머신러닝이란? 데이터에서부터 학습하도록 컴퓨터 프로그래밍하는 과학이다. -명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구 분야다. -어떤 작업 T에 대한 컴퓨터 프로그램의 성능을 P로 측정햇을 때 경험 E로 인해 성능이 향상됐다면 이는 컴퓨터 프로그램은 작업T와 성능 측정 P에 대해 경험 E로 학습한 것이다. ex) 스팸필터 훈련세트:학습하는데 사용되는 샘플 훈련 사례: 각 훈련 데이터 작업T: 새로운 메일이 스팸인지 구분 경험E: 훈련 데이터 성능측정 P:정확도 1.2 왜 머신러닝을 사용하는가? 전통적인 스팸필터 1) 스팸에 어떤..

2.1 Rule based Machin Learning Overview 머신러닝의 종류 1) 규칙 기반 접근 2) 전통적 통계 기반 접근 3) 정보 이론 접근 ->규칙 기반 기계학습, 의사결정트리, 선형회귀 A perfect world for Rule Based Learing 관측오류X, 에러X, 모든 정보 제공 목표함수가 정해져있다. sky temp humid wind water forecst enjoyspt sunny warm normal strong warm same yes sunny warm high strong warm change yes rainy cold high strong cool change no Function Approximation 더 나은 함수를 만드는 것-> 머신러닝 어떤 피처..