KNN2 [머신러닝 공부] KNN의 이해 2019년 공모전당시 KNN을 이용해 OCR기능을 구현한 적이 있다. 당시엔 영상, 머신러닝 분야에 모두 익숙하지 않아 공부하지 않고 코드를 가져와 사용하기만 했기에 이번 기회에 정리해보고자 한다. KNN은 지도학습 (Supervised Learning) 을 통한 가장 단순한 분류의 알고리즘 중 하나 이다. 아이디어는 새로운 데이터를 공간 상의 가장 가까운 것들과 묶는다는 것이다. 빨간색 input data와 가장 가까운 이웃을 찾아갈 때 이웃을 최대 세 명까지만 본다고 하자 (k=3) 그렇다면 그 중에는 보라색 Class B가 더 많기 때문에 빨간색은 Class B로 분류할 수 있다. 이웃을 여섯명 까지 본다고 하면 (k=6) 그 중에는 노란색인 Class A가 더 많기 때문에 빨간색은 Class A로.. 2021. 4. 4. [POSCO 교육 사전학습] 머신러닝기법과 R프로그래밍 2 포스코 포스텍에서 제공하는 청년 AI-BigData 아카데미 과정의 온라인 예습 과정 중 하나인 데이터 과학에 대한 강의를 듣고 정리한 포스팅이다. pabi.smartlearn.io/ 청년 AI·Big Data 아카데미 온라인 기초과정 (MOOC) 취업 준비생 누구나 POSTECH과 POSCO가 제공하는 무료 온라인 교육 과정에 참여할 수 있습니다. pabi.smartlearn.io 저번강의에 이어 이번에는 training 의 기법에 대해 알아보려고 한다. 목차는 다음과 같다. k-인접기법과 판별분석 k-인접기법1 k-인접기법2 판별분석1 판별분석2 K-인접기법1 이전시간 우리는 Iris 데이터를 분류하고 있었다. 학습표본을가지고 분류규칙을 만들어야 한다. K-인접기법이란 영어로 하면 K-nearest .. 2021. 4. 4. 이전 1 다음 반응형
