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[머신러닝 입문] 메타코드 강의 후기_머신러닝 입문 올인원_2강 분류(10)

http://mcode.co.kr/video/list2?viewMode=view&idx=21 메타코드MAI / 빅데이터 강의 플랫폼 & IT 현직자 모임 플랫폼 | 메타코드 커뮤니티 일원이 되시기 바랍니다.www.metacodes.co.kr Cost Complexity Pruning- 지난 시간의 overfitting 방지 아이디어의 문제점을 해결하기 위해 정규화 손실함수와 비슷한 개념인 pruning 손실 함수 개념을 도입- RSS 손실함수에 α라는 하이퍼파라미터를 도입시켜서 T를 곱해줌- T : terminal node의 개수- α가 클 땐 T의 영향이 커짐 -> 이 T를 1로 만드는 과정이 따라오게 됨- T와 α를 조절해서 Terminal node가 일정한 수가 되도록 한다- 머신러닝에서 α라는 파..
카테고리 없음 2024. 6. 2. 17:05
[머신러닝 입문] 메타코드 강의 후기_머신러닝 입문 올인원_2강 분류(9)

http://mcode.co.kr/video/list2?viewMode=view&idx=21 메타코드MAI / 빅데이터 강의 플랫폼 & IT 현직자 모임 플랫폼 | 메타코드 커뮤니티 일원이 되시기 바랍니다.www.metacodes.co.krDecision TreeTree-based methods- 예측을 위해 여러 머신러닝 모델을 region으로 segmenting 하는 방법론- 회귀와 분류에서 모두 사용 가능[Baseball salary data] Data feature를 두가지로 해서 학습했을 때- data 들을 feature에 따라 분포 시키고, 지역을 나눌 수 있음- 분류라면 같은 class로 분류 될 것이고 회귀라면 값을 평가 할 수 있음- 해석력을 높이기 위해 사용됨 (직사각형 형태로만 나뉘어..
ML,DL/ML 입문 2024. 6. 2. 16:29
[머신러닝 입문] 메타코드 강의 후기_머신러닝 입문 올인원_2강 분류(8)

http://mcode.co.kr/video/list2?viewMode=view&idx=21 메타코드MAI / 빅데이터 강의 플랫폼 & IT 현직자 모임 플랫폼 | 메타코드 커뮤니티 일원이 되시기 바랍니다.www.metacodes.co.krNonlinear SVMKernel trick- mapping 함수에 대해서, xi/xj가 input space에 존재할 때 각각을 ϕ 함수를 이용해서 옮겨줌- 이 두 사이의 내적을 이용해서 SVM 연산을 수행할 수 있음- 2차 계획법을 이용한 optimization 식을 보면 내적 계산이 많이 포함돼 있는걸 알 수 있음- 이러한 많은 연산량을 한번에 처리하기 위해 머신러닝 모델에 Kernel이라는 개념이 도입됨- kernel 함수가 나온 이유 : 저차원에 있던 함수를..
ML,DL/ML 입문 2024. 6. 2. 01:41
[머신러닝 입문] 메타코드 강의 후기_머신러닝 입문 올인원_2강 분류(7)

http://mcode.co.kr/video/list2?viewMode=view&idx=21 메타코드MAI / 빅데이터 강의 플랫폼 & IT 현직자 모임 플랫폼 | 메타코드 커뮤니티 일원이 되시기 바랍니다.www.metacodes.co.krSoft Margin Machine- subject to 식에서 1은 머신러닝 모델의 Margin을 의미함- 이 1보다 데이터가 멀리 존재해야 함- 1에서 ε 만큼을 빼서 1 이하에 들어오는것도 받는 조건식으로 수정- 이 때, ε 이 무한으로 커지면 안 되니까 ε 에 C라는 하이퍼 파라미터를 도입해서 값을 줄여줌- εi ≥ 0, (두번째 항) ≥ (1 - εi ) 라는 두가지 inequality가 존재했음- 라그랑주 승수 벡터 αi, βi를 포함한 식을 다시 쓸 수 있..
ML,DL/ML 입문 2024. 6. 2. 01:08
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