Done is Better Than Perfect

목차 저번 포스트에서는 지도학습의 Linear Regression모델과 Logistic Regression 모델을 배웠다. 이번에는 h함수를 더 자세히 알아보도록 하자.😀 1. Overfitting Problem 가장 왼쪽 그래프의 경우, h함수(가설 함수)를 θ에 대한 1차 방정식으로 정의 ➡ 데이터의 예측이 일치하지 않는다. 일반적으로 너무 단순하거나 너무 적은 기능을 사용하는 기능 때문에 발생한다. 이러한 경우를 Underfit 또는 High Bias라 한다. 가장 오른쪽 그래프의 경우, h함수를 다차원방정식으로 정의 ➡ 각각의 데이터 결과 값을 만족하는 형태를 띈다고 할 수 있다. training data set에서는 최적화가 잘 되었다고 생각할 수 있지만 새로운 data에 대한 정확도는 장담할 ..

목차 1. Classification classification은 데이터의 결과를 0또는 1로 분류하는 모델이다. 예를 들어, 메일의 스팸여부와 암의 악성 여부를 판단할 때 사용된다. 일반적으로 참, 거짓으로 분류되는 모델에서 1을 positive class, 0을 negative class로 표현한다. 추후에 2개 이상의 카테고리로 분류하는 multiple-class classification도 학습할 것이다. Linear regression을 classification에 적용하면 위의 그림과 같이 오른쪽에 동떨어진 데이터가 추가될 경우 h함수(가설함수)가 바뀌기 때문에 판단을 잘못하는 결과를 야기한다. 따라서, classification에 linear regression을 사용할 수 없다. 2. Hy..

이번에는 앞서 공부했던 Supervised Learning에서 regression을 더 자세히 살펴볼 것이다. 집 값을 예측하는 Linear Regression을 학습하며 cost function과 gradient descent의 개념도 함께 알아보자. 1. Linear Regression Model 변수가 1개인 linear regression을 univariate linear regression이라 표현한다. 저번에 예시로 학습했던 'Housing Price' 예제에서 사이즈(x)에 따른 집의 가격(y)을 예측할 수 있었다. 위의 그래프에서는 집의 사이즈가 커지면 가격이 높아지는 일차 방정식으로 표현하였다. ** 여기서 직선은 input(feature)와 output(target)의 관계를 나타내는 ..

1. Machine Learning의 정의 [Arthur Samuel의 정의] 프로그래밍 없이도 컴퓨터 스스로 학습할 수 있게 만들어 주는 연구 " Machine Learning is a field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed." [Tom Mitchell의 정의] 작업 T가 있고, P로 성능이 측정될 때, 그 P가 경험 E를 통해 학습하며 향상되는 프로그램 Tom Mitchell provides a more modern definition: "A computer program is said to learn from experience E with respect to some cl..

이 문서는 Andrew Ng 교수님의 무료 강좌인 Coursera 강의 Machine Learning 공부하고 내용을 정리한 블로그이다. 부족한 실력이지만 꾸준히 방학동안 꾸준히 공부하여 실력을 쌓아 보고자 한다.

추천 시스템  이란?사용자의 선호 정보나 취향을 분석하여 사용자에게 적합한 아이템을 추천하는 알고리즘 필요성인터넷의 발달로 사용자의 아이템 구매 데이터, 선호 데이터, 평점 데이터를 쉽게 얻을 수 있습니다. 추천시스템은 사용자 개인화에 초점을 맞춤으로써 사용자들이 더 쉽게 원하는 상품에 접근할 수 있도록 돕고, 기업의 입장에서는 소비를 유도할 수 있습니다.+ 추천 시스템은 youtube 동영상 추천, SNS 친구추천,  netflix 영화추천 와 같은 다양한 분야의 서비스에서 사용자의 취향을 분석하여 제공한다.   추천 알고리즘 종류Content-based Recommender Systems: 컨텐츠 기반 추천시스템Collaborative Filtering: 협업필터링Knowldege-based syst..