move84

서포트 벡터 머신(SVM)은 강력하고 다재다능한 머신러닝 알고리즘이다. 분류, 회귀, 이상치 탐지 등에 사용될 수 있으며, 특히 복잡한 데이터셋에서 뛰어난 성능을 보인다. 이 글에서는 SVM의 기본적인 개념과 작동 원리, 그리고 간단한 예제를 통해 SVM을 이해하는 것을 목표로 한다.SVM의 핵심 아이디어는 데이터를 분류하는 최적의 초평면(hyperplane)을 찾는 것이다. 최적의 초평면은 데이터 포인트를 가장 잘 분리하면서, 동시에 각 클래스에서 가장 가까운 데이터 포인트와의 거리를 최대화하는 초평면을 의미한다.💡 SVM의 기본 개념SVM은 데이터를 분류하기 위한 결정 경계를 찾는 알고리즘이다. 2차원 공간에서는 직선, 3차원 공간에서는 평면, 그 이상의 차원에서는 초평면(hyperplane)이 결..

선형 분리는 머신러닝에서 매우 중요한 개념 중 하나이다. 이 개념은 데이터가 선형 모델을 사용하여 얼마나 잘 분리될 수 있는지를 나타낸다. 본 포스트에서는 선형 분리의 정의, 조건, 예시, 그리고 실제 머신러닝에서의 활용에 대해 자세히 알아본다.💡 선형 분리의 정의 (Definition of Linear Separability)선형 분리란 주어진 데이터셋이 초평면(hyperplane)에 의해 완벽하게 두 개의 클래스로 나뉠 수 있는 경우를 의미한다. 2차원 공간에서는 직선, 3차원 공간에서는 평면이 초평면의 예시이다. 즉, 데이터를 시각적으로 표현했을 때, 하나의 직선이나 평면으로 두 그룹의 데이터를 명확하게 구분할 수 있다면 그 데이터는 선형 분리가 가능하다고 할 수 있다.✔️ 선형 분리 조건 (Co..

머신러닝(Machine Learning) 여정을 시작하는 데 있어서, 올바른 도구를 갖추는 것은 매우 중요합니다. scikit-learn은 파이썬(Python) 기반 머신러닝 라이브러리로서, 다양한 머신러닝 알고리즘과 편리한 도구를 제공하여 초보자부터 숙련된 전문가까지 널리 사용됩니다. 이 글에서는 scikit-learn의 기본적인 내용과 사용법을 살펴보고, 머신러닝 프로젝트를 시작하는 데 필요한 핵심 정보를 제공합니다.💻 scikit-learn 소개 (Introduction to scikit-learn)scikit-learn은 단순하고 효율적인 도구를 제공하여 데이터 분석 및 머신러닝 작업을 용이하게 합니다. 다양한 머신러닝 알고리즘 (알고리즘, Algorithm)을 구현하고 있으며, 데이터 전처리,..

머신러닝 세계에서 모델은 크게 모수적(parametric) 모델과 비모수적(non-parametric) 모델로 나뉩니다. 이번 블로그 글에서는 비모수적 모델에 대해 자세히 알아보고, 그 특징과 사용 예시를 살펴봅니다.🤔 비모수적 모델이란 무엇인가? (What are Non-Parametric Models?)모수적 모델은 데이터에 대한 특정 가정을 기반으로 하며, 고정된 수의 매개변수(parameters)를 사용합니다. 예를 들어, 선형 회귀(linear regression)는 선형 관계를 가정하고 기울기와 절편과 같은 매개변수를 학습합니다. 반면, 비모수적 모델은 데이터에 대한 어떠한 사전 가정도 하지 않으며, 모델의 복잡성이 데이터의 양에 따라 유연하게 변합니다. 즉, 매개변수의 수가 고정되어 있지 ..