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Machine Learning/Models (with codes)12

(L1 Regularization) → LASSO Regression (concepts) 🥑 과적합 문제를 피하기 위해 기존회귀계수들의 제곱합에 λ penalty를 부과해 새로운 data에 알맞은 예측을 하게끔 해주는 Ridge 규제에 대해 배웠다. (L2 Regularization) → Ridge Regression (concepts) ** 우리는 저번 포스팅에서 Supervised Learning 중 Regression의 일종인 'linear regression'에 대해 학습했다. ☝️ 위 그림에서 보다시피 linear 선형 regression으로는 많은 종류의 model이 있음을 확인할.. sh-avid-learner.tistory.com (L2 Regularization) → Ridge Regression (w/scikit-learn) 😼 저번 포스팅에서 Ridge 회귀가 무엇인지 개.. Machine Learning/Models (with codes) 2022. 6. 23.
K-Means Clustering (concepts + w/code) 💙 꼭 K가 들어가서 한국 부심으로 꼭 알아야(?)할 것 만 같은 데,, 필수로 알아야 하는 개념 마즘! 💙 앞서 우리가 Unsupervised Learning의 일종으로 대표적인 clustering 개념에 대해서 배웠고, 이 중 가장 대표적인 K-Means에 대해서 알아보자! Unsupervised Learning 📌 사실 ML에서 지도학습(Supervised Learning)보다 정답이 주어져 있지 않은, 비지도학습(Unsupervised Learning) 기법이 더 까다롭고, 정답이 주어져 있지 않아서 분석에 힘이 들 때가 많다. 📌 비지도학습 sh-avid-learner.tistory.com 💙 일단 k-means는 unsupervised learning 기법 중 clustering - centr.. Machine Learning/Models (with codes) 2022. 6. 8.
Decision Trees (concepts) 'Decision Trees (DTs) are a non-parametric supervised learning method used for classification and regression. The goal is to create a model that predicts the value of a target variable by learning simple decision rules inferred from the data features. A tree can be seen as a piecewise constant approximation.' ▩ 앞서 소개했던 model list ▩ 👓 SLR 단순선형회귀모델 👓 MLR 다중선형회귀모델 👓 RR 릿지회귀모델 👓 LR 로지스틱회귀모델 🤠 이젠 reg.. Machine Learning/Models (with codes) 2022. 4. 27.
Logistic Regression Model (w/code) 👋🏻 저번 시간에 Logistic Regression Model이 무엇인지, 기초 개념에 대해서 학습했다. (↓↓↓↓↓↓) Logistic Regression Model (concepts) ** ML 개요 포스팅에서 다룬 'supervised learning'은 아래와 같은 절차를 따른다고 했다 (↓↓↓↓하단 포스팅 참조 ↓↓↓↓) ML Supervised Learning → Regression → Linear Regression 1. ML 기법 구분 💆.. sh-avid-learner.tistory.com 🙏 이젠 python으로 model을 직접 구현해보려 한다! - binary classification problem solving을 위해 필요한 모델이라 배움 - ++ scikit-learn 사용 .. Machine Learning/Models (with codes) 2022. 4. 25.
Polynomial Regression Model * Linear Regression Model - 즉, y 종속변수와 x 독립변수(1개 또는 2개 이상)들 간의 관계가 선형인 경우를 뜻한다. 즉, x 독립변수의 증감 변화에 따라 y도 이에 상응하여 증감이 일정한 수치의 폭으로 변화한다. 🧏‍♀️ 우리는 크게 3가지의 Linear Regression Model에 대해 배웠다. 1. SLR (단순선형회귀모델) Simple Linear Regression (concepts) ** 우리는 저번시간에 Supervised Learning - Regression - Linear Regression까지 concepts에 대해 배웠다 (↓↓↓↓↓↓ 하단 포스팅 참조 ↓↓↓↓↓↓) ML Supervised Learning → Regression → Linear Regr.. Machine Learning/Models (with codes) 2022. 4. 24.
Logistic Regression Model (concepts) ** ML 개요 포스팅에서 다룬 'supervised learning'은 아래와 같은 절차를 따른다고 했다 (↓↓↓↓하단 포스팅 참조 ↓↓↓↓) ML Supervised Learning → Regression → Linear Regression 1. ML 기법 구분 💆🏽‍♂️ 답이 주어져 있는 Supervised Learning 🙅🏽 답이 주어져 있지 않은 UnSupervised Learning → Simple Linear Regression(단순선형회귀)은 답이 주어져 있는 Dependent variable & In.. sh-avid-learner.tistory.com - 지도학습의 절차 - ♣ 그리고 y label의 종류에 따라 classification & regression로 구분이 된다고 하였다.. Machine Learning/Models (with codes) 2022. 4. 24.
(L2 Regularization) → Ridge Regression (w/scikit-learn) 😼 저번 포스팅에서 Ridge 회귀가 무엇인지 개념에 대해 정확히 알아보았다 😼 (L2 Regularization) → Ridge Regression (concepts) ** 우리는 저번 포스팅에서 Supervised Learning 중 Regression의 일종인 'linear regression'에 대해 학습했다. ☝️ 위 그림에서 보다시피 linear 선형 regression으로는 많은 종류의 model이 있음을 확인할.. sh-avid-learner.tistory.com → 이젠 Ridge 회귀를 실제 python code로 구현해서 얼마나 model이 잘 예측을 하는지, 과연 과적합에서 벗어나 더 나은 model을 만들 수 있는 건지 이번 포스팅을 통해 알아보려 한다 → Ridge 모델을 만드는.. Machine Learning/Models (with codes) 2022. 4. 20.
(L2 Regularization) → Ridge Regression (concepts) ** 우리는 저번 포스팅에서 Supervised Learning 중 Regression의 일종인 'linear regression'에 대해 학습했다. ☝️ 위 그림에서 보다시피 linear 선형 regression으로는 많은 종류의 model이 있음을 확인할 수 있다 🔆 우리는 이 선형회귀모델 중 대표적인 'Ridge 릿지 회귀'에 대해서 이번 포스팅을 통해 알아보려 한다! starting from Overfitting... 👏 기존 단순선형/다중선형 회귀선이 과적합이 일어날 가능성이 있어서 일반화가 잘되는 (즉, variance를 낮추는 방향) 쪽으로 tuning하는 modelling 방법이다! 👏 (↓ovefitting / underfitting 관련 개념은 아래 posting 참조) 기존에 빨간 점.. Machine Learning/Models (with codes) 2022. 4. 19.
Multiple Linear Regression Model (concepts+w/code) ✌️ 저번 시간에 feature가 1개인 단순선형회귀모델에 대해서 배웠다 ✌️ - 이론(개념) - Simple Linear Regression (concepts) ** 우리는 저번시간에 Supervised Learning - Regression - Linear Regression까지 concepts에 대해 배웠다 (↓↓↓↓↓↓ 하단 포스팅 참조 ↓↓↓↓↓↓) ML Supervised Learning → Regression → Linear Regr.. sh-avid-learner.tistory.com - scikit-learn python 코드 - Simple Linear Regression Model (w/scikit-learn) ** 저번 포스팅에서 단순선형회귀 '개념'에 대해 자세히 공부했었다! 😚 .. Machine Learning/Models (with codes) 2022. 4. 17.
Simple Linear Regression Model (w/scikit-learn) ** 저번 포스팅에서 단순선형회귀 '개념'에 대해 자세히 공부했었다! 😚 Simple Linear Regression (concepts) ** 우리는 저번시간에 Supervised Learning - Regression - Linear Regression까지 concepts에 대해 배웠다 (↓↓↓↓↓↓ 하단 포스팅 참조 ↓↓↓↓↓↓) ML Supervised Learning → Regression → Linear Regr.. sh-avid-learner.tistory.com ** 이젠 직접 scikit-learn을 사용하여 직접 단순선형회귀모델을 만들어보자. 코드구현! 1. - feature matrix & label vector - 👆 먼저 scikit-learn library를 활용한 모델에 집어넣기.. Machine Learning/Models (with codes) 2022. 4. 16.
Simple Linear Regression (concepts) ** 우리는 저번시간에 Supervised Learning - Regression - Linear Regression까지 concepts에 대해 배웠다 (↓↓↓↓↓↓ 하단 포스팅 참조 ↓↓↓↓↓↓) ML Supervised Learning → Regression → Linear Regression 1. ML 기법 구분 💆🏽‍♂️ 답이 주어져 있는 Supervised Learning 🙅🏽 답이 주어져 있지 않은 UnSupervised Learning → Simple Linear Regression(단순선형회귀)은 답이 주어져 있는 Dependent variable & In.. sh-avid-learner.tistory.com 1. HOW? - Simple Linear Regression (step-by-s.. Machine Learning/Models (with codes) 2022. 4. 14.
ML Supervised Learning → Regression → Linear Regression 1. ML 기법 구분 💆🏽‍♂️ 답이 주어져 있는 Supervised Learning 🙅🏽 답이 주어져 있지 않은 UnSupervised Learning → Simple Linear Regression(단순선형회귀)은 답이 주어져 있는 Dependent variable & Independent variable 간의 관계를 나타내준다. → 따라서 Simple Linear Regression은 지도학습(Supervised Learning)의 일종! 2. Supervised Learning → 지도학습은 하단 그림과 같은 model 절차를 따라간다. (위 그림 설명!) - 1-2-3-4-5 순서 잘 따라가기 ① test, docu, image와 같은 다양한 format의 data에서 특징 vector(X)를 .. Machine Learning/Models (with codes) 2022. 4. 13.

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