Binary Cross Entropy, Cross Entropy
진행 순서 이진 분류 멀티 이진 분류 다중 분류 이진 분류 이진 분류란, 데이터가 주어졌을 때, 해당 데이터를 두 가지 정답 중 하나로 분류하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 홍길동이라는 데이터가 주어졌을 때, 해당...
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K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbor)이란?
K-최근접 이웃 알고리즘이란? K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbor) 알고리즘은 지도학습 알고리즘 중 하나입니다. 새로운 데이터를 입력 받았을 때, 해당 데이터와 가장 가까이에...
K-평균(K-Means)이란?
비지도 학습 비지도 학습이란, 입력 데이터에 대한 출력 값(정답) 없이, 오직 입력 데이터만으로 학습을 진행한 뒤, 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하는 머신러닝 기법입니다. 주요 기술 ...
배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 보팅(Voting)?
앙상블(Ensemble) 앙상블은 여러 개의 의사 결정 트리(Decision Tree)를 결합하여 하나의 결정 트리보다 더 좋은 성능을 내는 머신러닝 기법입니다. 앙상블 학습의 핵심은, 여러 개의 약 분류기(Weak Classifier)를 병렬 또는 직렬로 결합하여 강 ...
XGBoost
Boosting 이란? 여러 개의 약한 Decision Tree를 조합해서 사용하는 Ensemble 기법 중 하나이다. 즉, 약한 예측 모형들의 학습 에러에 가중치를 두고, 순차적으로 다음 학습 모델에 반영하여 강한 예측모형을 만드는 것이다. ...