핸즈온 머신러닝 정리 - 9장
1장부터 8장까지는 Part1 ‘머신러닝’에 관련한 내용이었고, 9장부터 16장은 Part2 ‘신경망과 딥러닝’ 내용이다.
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핸즈온 머신러닝 정리 - 8장
차원 축소 많은 경우 머신러닝 문제는 훈련 샘플 각각이 수천 심지어 수백만 개의 특성을 가지고 있습니다. 이는 훈련을 느리게 할 뿐만 아니라, 앞으로 보게 되겠지만 좋은 솔루션을 찾기 어렵게 만듭니다. 이런 문제를 종종 차원의 저주라고 합니다. 훈련 속도를 높이는 것 외에 차원...
핸즈온 머신러닝 정리 - 7장
앙상블 학습과 랜덤 포레스트 무작위로 선택된 수천 명의 사람에게 복잡한 질문을 하고 대답을 모은다고 가정합시다. 많은 경우 이렇게 모은 답이 전문가의 답보다 낫습니다. 이를 대중의 지혜라고 합니다. 이와 비슷하게 일련의 예측기로부터 예측을 수집하면 가장 좋은 모델 하나보다 더 좋...
핸즈온 머신러닝 정리 - 6장
결정트리 SVM처럼 결정 트리는 분류와 회귀 작업 그리고 다중출력 작업도 가능한 다재다능한 머신러닝 알고리즘입니다. 또한 매우 복잡한 데이터셋도 학습할 수 있는 강력한 알고리즘입니다. 결정 트리는 최근에 자주 사용되는 가장 강력한 머신러닝 알고리즘 중 하나인 랜덤 포레스트의 기...
핸즈온 머신러닝 정리 - 5장
서포트 벡터 머신 서포트 벡터 머신은 매우 강력하고 선형이나 비선형 분류, 회귀, 이상치 탐색에도 사용할 수 있는 다목적 머신러닝 모델입니다. 머신러닝에서 가장 인기 있는 모델에 속하고 머신러닝에 관심 있는 사람이라면 반드시 알고 있어야 하는 모델입니다. SVM은 특히 복잡한 분...
핸즈온 머신러닝 정리 - 4장
모델 훈련 이 장에서는 가장 간단한 모델 중 하나인 선형 회귀부터 시작합니다. 이 모델을 훈련시키는 두 가지 방법을 설명하겠습니다. 직접 계산할 수 있는 공식을 사용하여 훈련 세트에 가장 잘 맞는 모델 파라미터를 해석적으로 구합니다. 경사 하강법이라 불리는 반복적인 최...
핸즈온 머신러닝 정리 - 3장
분류 정밀도와 재현율 불균형한 데이터셋을 다룰 때 정확도를 분류기의 성능 지표로 선호하지 않습니다. 분류기의 성능을 평가하는 더 좋은 방법은 오차 행렬을 조사하는 것입니다. 정밀도와 재현율을 F1 점수라고 하는 하나의 숫자로 만들면 편리할 때가 많습니다. F1 점수는 정밀도와 ...
핸즈온 머신러닝 정리 - 2장
머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 큰 그림을 봅니다. 데이터를 구합니다. 데이터로부터 통찰을 얻기 위해 탐색하고 시각화합니다. 머신러닝 알고리즘을 위해 데이터를 준비합니다. 모델을 선택하고 훈련시킵니다. 모델을 상세하게 조정합니다. 솔루션을 제시합니다....
핸즈온 머신러닝 정리 - 1장
머신러닝 책 1권, 딥러닝 책 1권의 코드를 전체 필사한 뒤 핸즈온 머신러닝을 펼쳐보니 겹치는 내용이 상당히 많다. 그래서 이번에는 기본 개념에 대해 정리할 겸 중요 내용만 정리하여 블로그에 포스팅한다. 앞으로도 개념 정리나 코드가 없는 수학적인 내용등의 책은 블로그를 통해 정...