728x90 파이썬 머신러닝26 [머신러닝] 차원 축소: 랜덤 투영, 지역 선형 임베딩 차원축소란? [머신러닝] 차원 축소(Dimension Reduction)차원 축소(Dimension Reduction)차원 축소의 중요한 의미는차원 축소를 통해 좀 더 데이터를 잘 설명할 수 있는잠재적인 요소를 추출하는 데 있다.차원 축소: 매우 많은 피처로 구성된 다차원 데이터puppy-foot-it.tistory.com랜덤 투영 랜덤 투영은 간단하고 빠르며 메모리 효율이 높고 강력한 차원 축소 알고리즘으로, 특히 고차원 데이터셋을 다룰 때 염두에 두어야 한다. 랜덤 투영 알고리즘은 랜덤한 선형 투영을 사용하여 데이터를 저차원 공간에 투영한다. 이러한 랜덤 투영은 실제로 거리를 상당히 잘 보존할 가능성이 매우 높다는 것이 존슨과 린덴스트라우스가 수학적으로 증명해 냄에 따라 투영 후에도 비슷한 두 개의.. 2024. 11. 15. [머신러닝] 차원 축소: 주성분 분석 (추가) 차원 축소란? [머신러닝] 차원 축소(Dimension Reduction)차원 축소(Dimension Reduction)차원 축소의 중요한 의미는차원 축소를 통해 좀 더 데이터를 잘 설명할 수 있는잠재적인 요소를 추출하는 데 있다.차원 축소: 매우 많은 피처로 구성된 다차원 데이터puppy-foot-it.tistory.com주성분 분석(PCA) 주성분 분석(principal component analysis)은 가장 인기 있는 차원 축소 알고리즘이다. 먼저 데이터에 가장 가까운 초평면을 정의한 다음, 데이터를 이 평면에 투영시킨다. [보다 자세한 내용] [머신러닝] 차원 축소 - PCA차원 축소란? [머신러닝] 차원 축소(Dimension Reduction)차원 축소(Dimension Reduction).. 2024. 11. 15. [머신러닝] 결정 트리 (추가) 결정 트리 [머신러닝] 결정 트리 (+시각화)시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 결정 트리(Decision Tree) ◆ 결puppy-foot-it.tistory.com [결정 트리 개념]결정 트리(decision tree)는 분류와 회귀 작업 그리고 다중 출력 작업까지 가능한 다목적 머신러닝 알고리즘이며, 매우 복잡한 데이터셋도 학습할 수 있는 강력한 알고리즘이다.결정 트리는 최근에 자주 사용되는 강력한 머신러닝 알고리즘인 랜덤 포레스트의 기본 구성 요소이기도 하다. 결정 트리는 export_graphviz() 함수를 사용해 그래프 정의를 .dot 파일로 출력하여 훈련된 결정 트.. 2024. 11. 14. [머신러닝] 분류: MNIST 데이터셋 실습 - 2 분류란? [머신러닝] 분류와 분류 관련 머신러닝 알고리즘시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 분류(Classification) 지도학습puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [머신러닝] 분류: MNIST 데이터셋 실습 - 1분류란? [머신러닝] 분류와 분류 관련 머신러닝 알고리즘시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적puppy-foot-it.tistory.com다중 분류 이진 분류기는 두 개의 클래스를 구별하는 반면 다중 분류기는 둘 이상의 클래스를 구별할 수 있다.Logis.. 2024. 11. 9. [머신러닝] 캘리포니아 주택 가격 프로젝트-3 ◆ 프로젝트: 캘리포니아 주택 가격 데이터셋을 이용한 머신러닝 프로젝트이 데이터셋은 1990년 캘리포니아 인구 조사 데이터를 기반으로 하며, 진행할 주요 단계는 아래와 같다.데이터 준비데이터로부터 인사이트를 얻기 위해 탐색하고 시각화모델 선택하고 훈련모델 미세 튜닝솔루션 제시시스템 론칭, 모니터링, 유지보수이전 내용 [머신러닝] 캘리포니아 주택 가격 프로젝트-2◆ 프로젝트: 캘리포니아 주택 가격 데이터셋을 이용한 머신러닝 프로젝트이 데이터셋은 1990년 캘리포니아 인구 조사 데이터를 기반으로 하며, 진행할 주요 단계는 아래와 같다.데이터 준비데puppy-foot-it.tistory.com모델 선택과 훈련 [훈련 세트에서 훈련하고 평가하기]간단한 선형 회귀 모델 훈련하기from sklearn.linear_.. 2024. 11. 8. [머신러닝] 캘리포니아 주택 가격 프로젝트-2 ◆ 프로젝트: 캘리포니아 주택 가격 데이터셋을 이용한 머신러닝 프로젝트이 데이터셋은 1990년 캘리포니아 인구 조사 데이터를 기반으로 하며, 진행할 주요 단계는 아래와 같다.데이터 준비데이터로부터 인사이트를 얻기 위해 탐색하고 시각화모델 선택하고 훈련모델 미세 튜닝솔루션 제시시스템 론칭, 모니터링, 유지보수이전 내용 [머신러닝] 캘리포니아 주택 가격 프로젝트◆ 프로젝트: 캘리포니아 주택 가격 데이터셋을 이용한 머신러닝 프로젝트이 데이터셋은 1990년 캘리포니아 인구 조사 데이터를 기반으로 하며, 진행할 주요 단계는 아래와 같다.데이터 준비데puppy-foot-it.tistory.com특성 스케일과 변환 데이터에 적용할 변환 한 가지는 특성 스케일링으로, 머신러닝 알고리즘은 입력된 숫자 특성들의 스케일이 .. 2024. 11. 8. [머신러닝] 캘리포니아 주택 가격 프로젝트-1 ◆ 프로젝트: 캘리포니아 주택 가격 데이터셋을 이용한 머신러닝 프로젝트이 데이터셋은 1990년 캘리포니아 인구 조사 데이터를 기반으로 하며, 진행할 주요 단계는 아래와 같다.데이터 준비데이터로부터 인사이트를 얻기 위해 탐색하고 시각화모델 선택하고 훈련모델 미세 튜닝솔루션 제시시스템 론칭, 모니터링, 유지보수데이터 준비 및 탐색하기 모든 데이터가 들어 있는 CSV 파일인 housing.csv를 압축한 housing.tgz 파일을 내려받는데, 데이터를 수동으로 내려받아 압축을 푸는 대신 이를 위한 함수를 작성하는 것이 일반적으로 낫다. 특히 데이터가 정기적으로 바뀌는 경우에 유용하며, 최근 데이터를 내려받기 위해 이 함수를 사욯아는 짧은 스크립트를 작성할 수 있다.데이터를 내려받는 일을 자동화하면 여러 기기.. 2024. 11. 7. [머신러닝] 추천 시스템: Surprise를 이용한 영화 시스템 구축 추천 시스템이란? [머신러닝] 추천시스템이전 내용 [머신러닝] 텍스트 분석이전 내용 [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의 그룹으로 할당하는 작업으로, 데이터 분석,puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [머신러닝] 추천 시스템: 파이썬 패키지 Surprise추천 시스템이란? [머신러닝] 추천시스템이전 내용 [머신러닝] 텍스트 분석이전 내용 [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의puppy-foot-it.tistory.comSurprise를 이용한 개인화 영화 추천 시스템 구축 Surprise를 이용해 잠재 요인 협업.. 2024. 11. 6. [머신러닝] 추천 시스템: 파이썬 패키지 Surprise 추천 시스템이란? [머신러닝] 추천시스템이전 내용 [머신러닝] 텍스트 분석이전 내용 [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의 그룹으로 할당하는 작업으로, 데이터 분석,puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [머신러닝] 추천 시스템: 잠재 요인 협업 필터링 실습추천 시스템이란? [머신러닝] 추천시스템이전 내용 [머신러닝] 텍스트 분석이전 내용 [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의puppy-foot-it.tistory.comSurprise 패키지 ◆ Surprise 패키지파이썬 기반의 추천 시스템 구축을 위한 전용 패키.. 2024. 11. 4. [머신러닝] 추천 시스템: 잠재 요인 협업 필터링 실습 추천 시스템이란? [머신러닝] 추천시스템이전 내용 [머신러닝] 텍스트 분석이전 내용 [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의 그룹으로 할당하는 작업으로, 데이터 분석,puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [머신러닝] 추천 시스템: 아이템 기반 최근접 이웃 협업 필터링 실습추천 시스템이란? [머신러닝] 추천시스템이전 내용 [머신러닝] 텍스트 분석이전 내용 [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의puppy-foot-it.tistory.com행렬 분해를 이용한 잠재 요인 협업 필터링 실습 일반적으로 행렬 분해에는 SVD가.. 2024. 11. 3. [머신러닝] 추천 시스템: 아이템 기반 최근접 이웃 협업 필터링 실습 추천 시스템이란? [머신러닝] 추천시스템이전 내용 [머신러닝] 텍스트 분석이전 내용 [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의 그룹으로 할당하는 작업으로, 데이터 분석,puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [머신러닝] 추천 시스템: 협업 필터링추천 시스템이란? [머신러닝] 추천시스템이전 내용 [머신러닝] 텍스트 분석이전 내용 [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의puppy-foot-it.tistory.com아이템 기반 최근접 이웃 협업 필터링 실습 Grouplens 사이트에서 만든 MovieLens 데이터 세트르 이.. 2024. 11. 3. [머신러닝] 추천 시스템: 콘텐츠 기반 필터링 추천 시스템이란? [머신러닝] 추천시스템이전 내용 [머신러닝] 텍스트 분석이전 내용 [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의 그룹으로 할당하는 작업으로, 데이터 분석,puppy-foot-it.tistory.com콘텐츠 기반 필터링 추천 시스템 ◆ 콘텐츠 기반 필터링:사용자가 특정한 아이템을 매우 선호하는 경우, 그 아이템과 비슷한 콘텐츠를 가진 다른 아이템을 추천하는 방식이다.콘텐츠 기반 필터링 추천 시스템은 사용자가 높게 평가한 콘텐츠를 감안해 이와 적절하게 매칭되는 콘텐츠를 추천해 준다. 콘텐츠 기반 필터링 실습 - TMDB 5000 영화 데이터 세트 TMDB 5000 영화 데이터 세트는 유명한 영화 데이터 정보 사.. 2024. 11. 1. [머신러닝] 텍스트 분석: 문서 유사도 텍스트 분석이란? [머신러닝] 텍스트 분석이전 내용 [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의 그룹으로 할당하는 작업으로, 데이터 분석, 고객 분류, 추천 시스템, 검색 엔puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [머신러닝] 텍스트 분석: 문서 군집화텍스트 분석이란? [머신러닝] 텍스트 분석이전 내용 [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의 그룹으로 할당하는 작업으로, 데이puppy-foot-it.tistory.com문서 유사도 문서와 문서 간의 유사도 비교는 일반적으로 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 사.. 2024. 10. 31. [머신러닝] 텍스트 분석: 문서 군집화 텍스트 분석이란? [머신러닝] 텍스트 분석이전 내용 [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의 그룹으로 할당하는 작업으로, 데이터 분석, 고객 분류, 추천 시스템, 검색 엔puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [머신러닝] 텍스트 분석: 토픽 모델링텍스트 분석이란? [머신러닝] 텍스트 분석이전 내용 [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의 그룹으로 할당하는 작업으로, 데이puppy-foot-it.tistory.com문서 군집화(Document Clustering) ◆ 문서 군집화:비슷한 텍스트 구성의 문서를 군집화하는 것.. 2024. 10. 31. [머신러닝] 텍스트 분석: 토픽 모델링 텍스트 분석이란? [머신러닝] 텍스트 분석이전 내용 [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의 그룹으로 할당하는 작업으로, 데이터 분석, 고객 분류, 추천 시스템, 검색 엔puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [머신러닝] 텍스트 분석: 감성 분석텍스트 분석이란? [머신러닝] 텍스트 분석이전 내용 [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의 그룹으로 할당하는 작업으로, 데이puppy-foot-it.tistory.com토픽 모델링(Topic Modeling) ◆ 토픽 모델링:문서 집합에 숨어 있는 주제를 찾아내는 것. 많은 양.. 2024. 10. 31. 이전 1 2 다음 728x90
