그로스

지금까지 클러스터링(Clustering), 분류(Classification), 회귀(Regression)에 대해 알아보았다. 어떤 문제에 어떤 방법을 적용해야하는지 정확히 이해하는 게 중요한니까… 더 보기 »연관 규칙 마이닝(Association Rule Mining)

이번 글에서는 회귀트리와 모델 트리에 대해 알아본다. 이름에서 알 수 있다시피 의사결정 나무(Decision Tree)와 회귀식을… 더 보기 »회귀트리와 모델트리(Regression Tree and Model Tree)

지난 글에서는 X와 Y의 관계가 비선형이면서 비단조 문제일 때 해결하는 다항회귀에 대해 알아보았다(다항회귀 알아보기). 이번에는… 더 보기 »국소 회귀 (Local Regression)

지난 글에서는 비선형 회귀 중 단조 증가라는 특별한 케이스일 때 적용하는 등회귀에 대해 알아보았다(등회귀 알아보기).… 더 보기 »다항 회귀 (Polynomial Regression)

지난 글에서는 X와 Y 사이에 선형 종속을 가정하는 선형 회귀에 대해 알아보았다(선형회귀 보러가기). 그렇다면 X와… 더 보기 »등회귀 (Isotonic Regression)

회귀는 어렸을 때 수학 과목으로 회귀식을 많이 풀어보았기에 익숙한 친구이다. 대다수 기계적으로 답을 풀어왔을텐데 이제… 더 보기 »선형 회귀 (Linear Regression)

의사결정 나무(Decision Tree) 구현 시 과적합(overfitting, 오버피팅) 문제를 해결하기 위한 가지치기(pruning) 방법에 대해 알아보자. ■… 더 보기 »분류(Classification) – 의사결정 나무(Decision Tree) 3편

이번 글에서는 의사결정 나무(Decision Tree)를 구현할 때 최적의 분리(split)을 찾는 방법과 불순도를 평가하는 지니 계수와… 더 보기 »분류(Classification) – 의사결정 나무(Decision Tree) 2편

지난 글에서 다룬 kNN, Rocchio, Naive Bayes는 분류(Classification) 중에서도 게으른 모델(lazy model)에 해당한다. 오늘 다룰… 더 보기 »분류(Classification) – 의사결정 나무(Decision Tree)