Machine Learning2 머신러닝(5) - Regression(2) 2.비선형 회귀 1)개요 =>회귀 계수의 결합이 비선형인 경우 =>회귀 함수를 기반으로 하지 않음 2)KNN(K-Nearest Neighbors)회귀 =>새로운 데이터가 들어온 경우 가장 가까운 이웃 몇 개를 찾아서 그 이웃의 데이터를 가지고 분류의 경우는 투표를 해서 다수결로 타겟을 결정하고 회귀의 경우는 평균을 이용해서 타겟을 결정하는 방식 =>가중회귀 -일반적인 경우 현재 위치에서 거리가 가장 가까운 3개를 추출 A 거리가 3.2인데 5 B 거리가 11.5인데 6.8 C 거리가 1.1 인데 9.0 (5+6.8+9.0)/3 :6.9 정도 -거리에 따라서 가중치를 부여하는 방식 (5/3.2 + 6.8/11.5 + 9.0/1.1) /(1/3.2 +1/11.5 +1/1.1)으로 계산 -KNN을 생성할 때 .. 2024. 3. 5. 머신러닝(1) 1.인공지능 1)지능 =>문제를 해결할 수 있는 능력 =>환자를 보고 병을 진단 2)인공 지능 =>지능 작업을 수행할 수 있는 기계의 능력 =>환자에 대한 정보를 입력하면 컴퓨터가 병을 진단 3)구현 방법 =>지식 공학(전문가 시스템):문제 해결을 위한 알고리즘을 사람이 작성 전문가들의 도움을 받아서 개발자가 알고리즘을 작성해서 컴퓨터에 저장하고 이 알고리즘에 따라 문제를 해결 컴퓨터의 역할은 결과를 만들어내는 것 =>Machine Learning Data 와 Output 을 주면 컴퓨터가 알고리즘을 만들어 내는 방식 알고리즘을 누가 만드냐에 따라 지능 공학 or 머신러닝인지로 나뉨 4)인공지능과 머신러닝의 관계 인공지능 > 기계학습(머신러닝) > 딥러닝,강화 학습 전문가 시스템 ->머신 러닝 ->딥러닝.. 2024. 2. 27. 이전 1 다음
