이 게시글은 김성범 교수님의 유튜브 강의를 정리한 내용입니다. 내용과 사진의 각 출처는 김성범 교수님께 있음을 미리 알립니다. 해당 게시글 강의 영상: https://www.youtube.com/watch?v=8zB-_LrAraw [핵심 머신러닝] 군집분석 군집화 개념 유사한 속성들을 갖는 관측치들을 묶어 전체 데이터를 몇개의 군집(그룹)으로 나누는 것 동일한 군집에 소속된 관측치들은 서로 유사할 수록 좋음 상이한 군집에 소속된 관측치들은 서로 다를 수록 좋음 분류(Classification) VS 군집화(Clustering) 분류모델 : Y가 있다. (예측하려는 것이 목적) - 군집: Y 가 없다. (예측이 목적이 아님) - > decision boudary가 없음 적용사례 1. 고객 회사는 고객의 정..

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Feature Selection Feature Selection은 ML에 있어서 매우 중요한 기술입니다. Feature Selection의 기본적인 아이디어는, 모델링 시 raw data의 모든 feature를 사용하는 것은 computing power와 memory 측면에서 매우 비효율적이기 때문에, 일부 필요한 feature만 선택해서 사용하자는 것입니다. 어떻게 보면, Feature Selection은 여러분의 모델 성능을 높이기 위해서 반드시 필요한 기술 중 하나입니다. Feature Selection은 Feature Engineering, Feature Extraction과 유사하지만, 표현 자체는 구분되며, 간단하게 정리하면 아래와 같습니다. Feature Engineering : 도메인 지식..

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라그랑즈 승주법에 대해 간단하게 설명해보겠습니다. 라그랑즈 승주법 최적화 문제에서 사용되는 수학적 기법 최대 또는 최솟값을 찾으려는 문제에서 해결방법으로 사용된다. 라그랑즈 승주법을 사용하는 방법 목적 함수 제약 조건 제약 조건에 대해 새로운 변수 를 이용하여 다음의 보조 방정식을 만든다. 목적 함수와 제약 조건에 대해 위와 같은 보조 방정식을 만들고 문제를 풀 수 있게 되는 이유는 제약 조건을 만족시키면서 목적 함수를 최대화 또는 최소화 시키는 점에서는 목적함수의 gradient(쉽게 말해 기울기)와 제약 조건의 gradient가 평행하기 때문이다. 라는 제약조건을 만족시키면서 가 커질 수 있는 최대값은? 물론 d1일 것임 (제약조건을 지나는 값이 d1밖에 없으므로) 그런데 이 값을 유심히 관찰하면 와..

1. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 서포트 벡터 머신은 분류, 회귀에 모두 사용할 수 있는 매우 강력한 모델로서, 특히 복잡한 분류 문제, 작거나 중간 크기의 데이터셋에 적합하다. 1,2,3번 중 어느 직선이 가장 두 집단을 잘 분류했다고 할 수 있을까? 그리고 잘 분류했다는것은 어떤 의미일까? 여기서 서포트 벡터 머신의 개념이 나온다. 서포트 벡터 머신은 여러 집단들을 가장 잘 구분할 수 있는 최적의 선을 찾는것이 목표이다. 오른쪽 그림의 3개의 직선 중에서는 1번 직선이 두 집단을 가장 잘 분류한 최적의 직선이라고 할 수 있다. 2. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)에서의 최적의 직선 그렇다면 왜 1번 직선이 최적의 직선이라고 할 수 있을까? ..