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딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 3

딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 2

딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 1

선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬 1

Feature Transformer # Import Libraries # Copy python from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline …

Model Stacking # 서로 다른 모델들을 모으고 Ensemble 기법을 사용해 개선된 모델을 만드는 것 기존 모델들로부터 예측 결과를 도출하는 1st Stage와 이를 기반으로 추가적인 판단을 진행하는 2nd Stage로 나뉨 1st Stage # train_X를 가지고 1번 모델을 Training Training을 거친 1번 모델에 train_X …

Principal Component Analysis # 차원 축소를 통해 최소 차원의 정보로 원래 차원의 정보를 모사하는 알고리즘 데이터의 열의 수가 많아 학습 속도가 느려질 때 열의 수를 줄이기 위해 사용 Dimension Reduction: 고차원 벡터에서 일부 차원의 값을 모두 0 …

1. K-Means Algorithm # K는 전체 데이터를 몇 개의 그룹으로 묶어낼 것인지 결정하는 상수 어떤 K 값이 적절한 것인지 파악하는 것이 중요 각각의 데이터마다 중심값까지의 거리를 계속 물어보기 때문에 계산량이 많음 클러스터링 성능을 향상시키기 위해 GPU Accelerated t-SNE for CUDA 활용 Clustering Process …

Support Vector Machine # 패턴 인식을 위한 지도 학습 모델 데이터를 분류하는 Margin을 최대화하는 결정 경계(Decision Boundary)를 찾는 기법 결정 경계와 가장 가까운 데이터를 가로지르는 선을 기준으로 Plus & Minus Plane 설정 Support Vector: …

K-Nearest Neightbor Algorithm # 기존의 가까운 이웃 데이터를 살펴 새로운 데이터를 분류하는 알고리즘 K=3일 경우, 가장 가까운 나머지 3개 중 2개가 Red면 Red로 판단 K 값이 작아질수록 아주 작은 영향에로 판단이 바뀌는 Overfitting 발생 K 값이 커질수록 멀리보고 결정이 느려져 Overfitting …