티스토리챌린지21 서포트 벡터 머신(SVM): 머신러닝에서의 강력한 분류 알고리즘 서포트 벡터 머신(SVM): 머신러닝에서의 강력한 분류 알고리즘목차1. 서포트 벡터 머신(SVM)란 무엇인가?서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 사용되는 머신러닝 알고리즘입니다. 주로 고차원 데이터에서 선형 및 비선형 분류를 가능하게 하는 특징을 가지고 있으며, 다양한 산업 분야에서 데이터 분석과 모델링에 활용되고 있습니다.2. SVM의 기본 원리SVM의 핵심 개념은 결정 경계(Decision Boundary)를 만들어 데이터를 분류하는 것입니다. 가장 중요한 두 가지 요소는 다음과 같습니다:최대 마진(Maximum Margin): SVM은 두 클래스 간의 마진을 최대화하는 초평면(Hyp.. 2024. 11. 9. 결정 트리(Decision Tree): 머신러닝 분류 알고리즘의 이해 결정 트리는 데이터를 기반으로 예측하거나 분류할 때 유용한 머신러닝 알고리즘입니다. 이 글에서는 결정 트리의 정의, 작동 원리, 장점과 단점, 그리고 다양한 활용 사례를 소개합니다.목차 1.결정 트리란 무엇인가?결정 트리(Decision Tree)는 데이터의 특징(feature)을 기반으로 분류(Classification)하거나 예측(Regression)하는 데 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다. 이름에서 알 수 있듯이 나무(Tree) 구조를 사용하여 데이터를 시각적으로 표현하며, 각 가지(branch)는 질문이나 조건을 나타내고, 각 잎(leaf)은 최종적인 결정(예측값 또는 클래스)을 나타냅니다.2.결정 트리의 작동 원리결정 트리는 데이터를 여러 단계로 나누며 최적의 조건을 찾는 과정으로 작동합니다... 2024. 11. 8. DBSCAN 알고리즘: 밀도 기반 클러스터링의 이해와 활용 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 데이터 클러스터링에 있어 매우 유용한 알고리즘으로, 노이즈가 존재하는 데이터셋에서도 유효하게 작동할 수 있는 밀도 기반 클러스터링 방법입니다. 이 알고리즘은 데이터 포인트의 밀도를 기준으로 클러스터를 형성하기 때문에, 특정 밀도 이상의 영역을 하나의 클러스터로 분류하고 밀도가 낮은 포인트들은 노이즈로 간주합니다. 이번 글에서는 DBSCAN의 개념과 작동 원리, 장단점, 사용 예시, Python 구현 코드 등을 자세히 살펴보겠습니다목차 .DBSCAN이란?DBSCAN은 데이터 포인트 간의 밀도 차이를 기반으로 클러스터를 식별하는 알고리즘입니다. 밀도가 높은 영역을 클러스터로 간주하며, .. 2024. 11. 7. 이전 1 2 3 4 다음
