머신러닝2 k-means 케이평균 군집분석 정리 솔직히 처음 k-means에 대해 들었을때 드는 생각을 다름아닌 뭐만하면 k어쩌고ㅋㅋㅋㅋ 물론 당연히 Korea의 K는 아니겠지만 암튼 내기준 웃참포인트였다. 1. K-means 케이평균 군집분석이란? K-means 클러스터링은 총 K개의 그룹이나 클러스터를 만들어주는 것을 의미한다. 아하 그래서 군집분석이라고 그러는구나 오키 요약하자면 군집분석이란 비지도 학습의 일종으로 주어진 각 객체들의 유사성을 분석해서 유사성이 높은 대상끼리 일반화된 그룹으로 분류하는 기법이다. 군집분석 활용분야는 암판별 머신러닝모델에 지도학습데이터를 학습시킬때 비지도학습과 함께 사용해서 모델의 정확도를 높이거나, 마케팅 세그멘테이션(segmentation, 특성에 맞는 고객들끼리 군집화), 통신사 기지국 세울때 위치를 정하는데 .. 2023. 4. 4. 신경망 이론 퍼셉트론 누구세요 딥러닝 그게뭔데... 도저히 학원 수업만으로 따라가는게 벅차서 혼자 공부해야겠다 => 공부블로그 만들어야겠다 => 티스토리블로그 만들어야겠다고 감히 다짐하게 만든너 딥러닝 여기서 x1, x2는 입력신호 y는 출력신호 w1,w2는 가중치(weigth)를 의미한다. 그림의 원을 뉴런, 노드라고 부르고, 입력신호가 뉴런에 보내질때 각각의 고유한 가중치가 곱해진다. 이렇게 보내온 신호의 총합이 정해진 한계(임계점 θ theta 세타)를 넘어설 때만 1을 출력(= 뉴런이 활성화한다.) 퍼셉트론은 복수의 입력신호 각각에 고유한 가중치를 부여하기 때문에 각 신호가 결과에 주는 형향력을 조절하는 요소이다. 가중치가 클수록 해당신호가 그만큼 더 중요하다는 것을 의미한다. 65. 신경망 이론(빅분기책 p.337) 신경망이.. 2023. 3. 30. 이전 1 다음
