본 게시글은 한빛미디어의 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝을 바탕으로 작성되었습니다. 점진적 학습 우리는 지금까지 한정된 data를 가지고 학습을 했었다. 그런데 세상은 이렇게 단순하지 않다. 우리는 살면서 수많은 data를 생성한다. 기업이나 연구에서도 단순히 일회성 취미로 data 분석을 할 것이 아니라면 항상 갱신을 해줘야 한다. 이때, 시간이 ...

아직 작성중인 게시글입니다. 아달린 아달린은 버나드 위드로(B. Widrow)와 제자 마르시안 호프(M. Hoff)가 만든 인공신경망 모델이다. 퍼셉트론은 loss function가 없기에 단순히 오차가 발생했을 때만 가중치를 갱신한다. 또한, 학습을 할 때, step function을 사용하기에 오차의 크기가 아니라 오차의 유무만을 확인하여 갱...

퍼셉트론 프랑크 로젠블랫(F. Rosenblatt)에 의해 고안된 인공신경망 이진분류기이다. 퍼셉트론은 특성에 대한 입력값(Input)인 벡터 $\mathbf{x}$에 가중치(Weight) 벡터 $\mathbf{w}$를 곱한 $\mathbf{wx}$를, 즉 모든 input에 weight를 곱한 것을 더한 것을 계단함수에 넣어 0 또는 1로 분류...

본 게시글은 한빛미디어의 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝을 바탕으로 작성되었습니다. 혼공학습단 이번에 글을 작성하려고 했는데, 너무 귀찮았다. 아직 3번이 더 남았는데 벌써 귀찮으면 어떡하지라는 생각이 들었지만 어쩔 수 없었다. 그래서 미루고 미루다가 마지막날에 완성을 하게 될 것 같다. 하지만 그동안 다른 여러 가지를 시도해 보았다. 먼저, 수식...

정의 $SST=\sum^n_{i=1}(y_ i-\bar{y})^2 \tag{1}$ $SSR=\sum^n_ {i=1}(\hat{y}_ i-\bar{y})^2 \tag{2}$ $SSE=\sum^n_ {i=1}(y_ i-\hat{y}_ i)^2 \tag{3}$ $SST=SSE+SSR$ 유도 $SST=\sum^n_{i=1}(y_ i-\bar{y})^2 \...

정의 $Y$: 종속변수(Dependent Variable) $X$: 독립변수(Independent Variable) $\beta_0$: 절편(Intercept) $\beta_1$: 계수(Coefficient) $\varepsilon_i$: 오차(Error) $S_{XX}$: $\sum^n_{i=1}(x_i-\bar{x})(x_i-\bar{x})$ $S...

정의 $Y$: 종속변수(Dependent Variable) $X$: 독립변수(Independent Variable) $\beta_0$: 절편(Intercept) $\beta_1$: 계수(Coefficient) $\varepsilon_i$: 오차(Error) 기본 가정 선형성 가정: 변수 $X$와 $Y$ 사이에는 선형 관계가 존재한다. 오차의...

본 게시글은 한빛미디어의 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝을 바탕으로 작성되었습니다. 다중 회귀 지난번에 살펴본 linear regression model은 조금 더 세부적으로 분류해 본다면 simple linear regression model(SLR)이라고 말을 했을 것이다. 이것은 하나의 independent variable이 있다는 것이다. 하...

본 게시글은 한빛미디어의 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝을 바탕으로 작성되었습니다. KNN 알고리즘의 한계 이번에는 다른 알고리즘을 살펴볼 것이다. 하지만, 그냥 다른 알고리즘으로 넘어가기보다는 왜 다른 알고리즘을 써야 하는지 이해하면서 하는 것이 좋을 것이다. 그렇기에 KNN 알고리즘이 가지고 있는 한계와, 그 한계를 극복하기 위해 어떤 알고리즘을...

본 게시글은 빅데이터분석학회 BDA 수업 내용을 바탕으로 작성되었습니다. 회귀분석의 정의 회귀분석: 종속변수, 독립변수가 있을 때 두 변수 사이에 존재하는 함수적 관계를 통계적 방법으로 찾는 것이 목표 단순선형회귀: 독립변수, 종속변수가 1개씩 존재할 때, 이 두 변수 사이의 선형관계가 존재하는지 확인 (선형관계가 아닌 관계에 대해서는 설명력이 ...