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지도학습 알고리즘 지도학습 관련 알고리즘들로는 최근접 이웃 (Nearest Neighbor) 나이브 베이즈 (Naive Bayes)의사결정 트리 (Decision Trees)분류 규칙 학습자 (Classification Rule Learners)선형 회귀 (Linear Regression)회귀 트리 (Regression Trees)모델 트리 (Model Trees)신경망 (Neural Networks)서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines)등 ......오늘은 베이지안 기법을 사용해 발전한 분류방법인 나이브 베이즈 분류에 대해 알아보겠습니다.나이브 베이즈(Naive Bayes) - 이론 : 베이즈 정리나이브 베이즈 분류를 이해하기 위해선 나이브 베이즈의 기본이 되는 베이즈 정리에 ..

지도학습 알고리즘지도학습 관련 알고리즘들로는 최근접 이웃 (Nearest Neighbor)나이브 베이즈 (Naive Bayes)의사결정 트리 (Decision Trees)분류 규칙 학습자 (Classification Rule Learners)선형 회귀 (Linear Regression)회귀 트리 (Regression Trees)모델 트리 (Model Trees)신경망 (Neural Networks)서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines)등 ......이 있다고 말씀 드렸었습니다. 그 중 오늘은 가장 고전적이며 직관적인 최근접 이웃법 (Nearest Neighbor) 에 대해 알아보겠습니다.최근접 이웃법 (Nearest Neighbor) - 이론최근접 이웃법은 한마디로 유유상종 이라..

머신러닝 알고리즘 타입머신러닝의 알고리즘은 크게 나누면 4가지 정도로 나눌 수 있습니다.지도학습비지도학습강화학습메타학습 지도학습지도 학습 (Supervised Learning)은 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning)의 한 방법이다. 훈련 데이터는 일반적으로 입력 객체에 대한 속성을 벡터 형태로 포함하고 있으며 각각의 벡터에 대해 원하는 결과가 무엇인지 표시되어 있다. 이렇게 유추된 함수 중 연속적인 값을 출력하는 것을 회귀분석(Regression)이라 하고 주어진 입력 벡터가 어떤 종류의 값인지 표식하는 것을 분류(Classification)라 한다. 지도 학습기(Supervised Learner)가 하는 작업은 훈련 데이터..