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스프링5 입문

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인프런 객체 지향 입문 강의

머신 러닝 인 액션 책의 9장 내용 요약입니다. 트리를 이용한 회귀에 대해 다룹니다. 트리를 생성하는 알고리즘은 CART를 설명하고 있는데, CART(Classification and Regression Tree)에 대한 내용은 이전에 올린 http://javacan.tistory.com/entry/Programming-CI-Study-ch7-DecisionTree 글에서도 확인하실 수 있습니다.











Posted by 최범균 madvirus

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머신 러닝 인 액션 책의 5장 내용을 정리했습니다. 5장에서는 로지스틱 회귀를 이용해서 분류하는 방법에 대해 다룹니다.












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  1. 머신러닝입문자 2014.04.28 13:13 신고  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    회귀는 일반적으로 영역을 분리하는 것으로 알고 있는데 현재 책에 나오는 내용은에는 sigmoid 의 값을 0.5 로 주어서 분류하게 되었지요? 질문이 있는데 시그모이드 함수를 통하여 Repeat 하는 수만큼 weight 를 갱신하는게 포인트가 아닌가요?

머신 러닝 인 액션 책의 4장 내용을 정리했습니다. 4장에서는 나이브 베이스 확률을 이용해서 분류하는 방법에 대해 다룹니다. 참고로, 집단 지성 프로그래밍 책의 문서 필터링 http://javacan.tistory.com/entry/Programming-CI-Study-ch6-DocumentFiltering 에서도 이 내용을 다룹니다. 둘을 비교해보면 더 도움이 될 것 같네요.











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머신 러닝 인 액션 책의 3장 내용을 정리했습니다. 3장에서는 의사결정트리 구축 알고리즘 중의 하나인 ID3에 대해서 다룹니다. (집단 지성 프로그램 책에서 다룬 의사결정트리에 대한 내용은 http://javacan.tistory.com/entry/Programming-CI-Study-ch7-DecisionTree 에 정리했습니다.)













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집단지성 프로그래밍 책의 8장 스터디 자료입니다. 이 분야 쌩초보라 내용이 틀릴 수 있습니다.


kNN(k-nearest neighbors)을 이용한 가격 모델링, 이질변수를 위한 축척 변경, 불균등 분포 등에 대해 다룹니다.






















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집단지성 프로그래밍 책의 6장 스터디 자료입니다. 이 분야 쌩초보라 내용이 틀릴 수 있습니다.


문서 필터링과 관련해서 나이브 베이시안 분류, 베이스 정리, 피셔 방식에 대해 다룹니다.






















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집단지성 프로그래밍 책의 3장 스터디 자료입니다. 이 분야 쌩초보라 내용이 틀릴 수 있습니다.




















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