기계학습 - 3

mean_absolute_error = 절대값

 

w를 점점점점 떨어트려서 평균제곱 오차를 확인

 

선형 회귀 모델에서 'w'와 'd'는 각각 특정 변수를 나타낼 수 있습니다. 일반적으로 'w'는 가중치(기울기)를 의미하며, 'd'는 종종 절편(bias)을 나타내는 데 사용

 

다루고자하는 문제에 따라 튜닝하는것이 중요

 

군집화

 

K-NN알고리즘 분류문제

분류와 군집화

 

비슷한끼리 모으는 법

분류하고자하는 데이터가 어디에 가까운지

 

특징을 잘 잡아야함

ex) 특정 자동차의 특징을 빨간색으로만 분류

합성곱신경망 피처를 뽑아내는것을 에러가 min되는 방향으로 뽑아내기 때문에 classfication에서 좋음

 

k-최근접이웃

 

k-nn

데이터 인스턴스 클래스 특징의 요소들의 개수가 많다면, 많은 메모리공간과 계산시간이 필요하다는 단점

 

알고리즘이 매우 단순하고 직관적이며, 사전학습이나 특별한 준비시간이 필요 없다는 점은 장점

 

닥스훈트 데이터 예측해보기 

크기로 예측

 

 

붓꽃 데이터 예측해보기

꽃잎 꽃받침