move84

히스토그램 기반 분류기는 데이터를 히스토그램 형태로 표현하여 분류를 수행하는 머신러닝 모델이다. 이 방법은 특히 수치형 데이터의 분포를 이해하고, 이를 바탕으로 효율적인 의사 결정을 내리는 데 유용하다. 이 글에서는 히스토그램 기반 분류의 기본 개념, 작동 원리, 장단점 및 활용 사례를 소개한다.📊 히스토그램이란?히스토그램은 데이터의 분포를 시각적으로 표현하는 도구이다. 수치형 데이터를 여러 개의 'bin' 또는 'bucket'으로 나누고, 각 bin에 속하는 데이터 포인트의 수를 세어 막대 그래프 형태로 나타낸다. 히스토그램은 데이터의 중심 경향, 분산, 이상치 등을 파악하는 데 도움을 준다. 예를 들어, 학생들의 시험 점수 분포를 히스토그램으로 나타내면 점수가 특정 구간에 몰려 있는지, 아니면 고르..

베이지안 네트워크는 머신러닝 분야에서 확률적 추론을 위한 강력한 도구입니다. 복잡한 시스템 내에서 변수 간의 관계를 모델링하고 불확실성을 처리하는 데 유용합니다. 이 글에서는 베이지안 네트워크의 기본적인 개념과 활용법을 쉽게 설명하고, 파이썬 예제를 통해 실제로 어떻게 구현하는지 보여드리겠습니다. 🧠 베이지안 네트워크란? (What is a Bayesian Network?)베이지안 네트워크는 확률 변수들의 집합과 이들 간의 조건부 의존성을 나타내는 유향 비순환 그래프 (Directed Acyclic Graph, DAG)로 구성됩니다. 각 노드는 확률 변수를 나타내며, 간선은 변수 간의 직접적인 인과 관계 또는 의존성을 의미합니다. 베이지안 네트워크는 복잡한 시스템을 이해하고 예측하는 데 사용되며, 특히..