AI/Machine Learning

    [ML] Nearest Neighbor Method - KNN(3)

    🤔 KNN(K - Nearest Neighors Classifier) KNN이란 말 그대로 K개의 가장 가까운 이웃(데이터)들을 이용하여 분류를 진행하는 것을 말합니다. 매우 단순한 알고리즘이지만 생각보다 좋은 성능을 내기 때문에 드래곤볼의 전투력 측정기와 같은 역할을 합니다. 즉, KNN알고리즘보다 좋지 못한 성능을 내는 모델들은 믿고 걸러주시면 됩니다. 이번 포스팅에서는 KNN에 대해 배워보도록 하겠습니다. 🔎 KNN(k-Nearest Neighbors Classifier) 결국 우리가 공부하려고 했던 목표인 KNN까지 도착했습니다. 여러가지 개념들을 배운다고 고생하셨으니 일단 숨 한번 쉬고 갑시다. KNN은 매우 직관적이고 쉽습니다. 특징이 아니라 배우기에도 마찬가지입니다. KNN은 말 그대로 K개..

    [ML] Nearest Neighbor Method - 정규화(Normalization)(2)

    🤔KNN(K - Nearest Neighors Classifier) KNN이란 말 그대로 K개의 가장 가까운 이웃(데이터)들을 이용하여 분류를 진행하는 것을 말합니다. 매우 단순한 알고리즘이지만 생각보다 좋은 성능을 내기 때문에 드래곤볼의 전투력 측정기와 같은 역할을 합니다. 즉, KNN알고리즘보다 좋지 못한 성능을 내는 모델들은 믿고 걸러주시면 됩니다. 이번 포스팅에서는 KNN의 Normalization 에 대해 알아보도록 하겠습니다. 🔎 정규화(Normalization) 정규화 또는 정상화(normalization)는 어떤 대상을 일정한 규칙이나 기준에 따르는 ‘정규적인’ 상태로 바꾸거나, 비정상적인 대상을 정상적으로 되돌리는 과정을 뜻합니다. 정규화에는 z-normalization과 min-max ..

    [ML] Nearest Neighbor Method - Distance Metric(1)

    🤔 KNN(K - Nearest Neighors Classifier) KNN이란 말 그대로 K개의 가장 가까운 이웃(데이터)들을 이용하여 분류를 진행하는 것을 말합니다. 매우 단순한 알고리즘이지만 생각보다 좋은 성능을 내기 때문에 드래곤볼의 전투력 측정기와 같은 역할을 합니다. 즉, KNN알고리즘보다 좋지 못한 성능을 내는 모델들은 믿고 걸러주시면 됩니다. 이번 포스팅에서는 KNN에 대해 배워보도록 하겠습니다. 🔎 KNN KNN은 가장 쉽고 직관적인 알고리즘 중 하나입니다. 분류해야할 데이터와 가장 가까운 데이터들이 해당 데이터를 설명합니다. 머신러닝에서 가장 기본적인 concept입니다. 가장 큰 특징은 "Instance based Learning", "Memory based Learning", "La..

    [ML] Regression(회귀)(3) - Logistic Regression(로지스틱 회귀)

    🤔Regression 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법입니다. 즉, $x$값에 따라 $y$값이 어느 정도로 변화할 지 예측할 수 있습니다. 회귀분석은 시간에 따라 변화하는 데이터나 어떤 영향, 가설적 실험, 인과 관계의 모델링등의 통계적 예측에 이용될 수 있습니다. 회귀분석은 supervised learning(y가 존재하는 학습)의 대표적인 분석 기법중 하나이며 continuous한 값들을 찾습니다. 이번 시간에는 Logistic Regression 에 대해 배워보겠습니다. Logistic Regression은 Non Linear Regresson의 대표적인 모델입니다. 🔎 odds and Log(odds) ✍️odds odds는 확률의 개념을..

    [ML] Regression(회귀)(2) - Model Evaluation(모델 평가)

    🤔Regression 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법입니다. 즉, $x$값에 따라 $y$값이 어느 정도로 변화할 지 예측할 수 있습니다. 회귀분석은 시간에 따라 변화하는 데이터나 어떤 영향, 가설적 실험, 인과 관계의 모델링등의 통계적 예측에 이용될 수 있습니다. 회귀분석은 supervised learning(y가 존재하는 학습)의 대표적인 분석 기법중 하나이며 continuous한 값들을 찾습니다. 이번 시간에는 Regression Model의 모델 평가에 대해 알아보도록 하겠습니다. 모델 평가에 대한 자세한 내용은 한 번 더 다루도록 하겠습니다. 🔎 Model Evaluation 모델 평가는 다양한 평가 방법을 사용하여 머신 러닝 모델의 성..