SMALL 환급 챌린지!21 [패스트캠퍼스 수강 후기] 머신러닝 인강 100% 환급 챌린지 21회차 미션 안녕하세요. 패스트 캠퍼스 수강후기 - 머신러닝과 데이터 분석 A-Z 21회차 미션 시작합니다! 머신러닝 인강 후기 21회차는 이어서 PCA에 대해 공부합니다. 분석파트는 이론과 실습이 모두 제공됩니다. 저는 이론부분만 정리해서 올릴 예정입니다! PCA 실습은 강의에서 제공하는 파일을 보면서 강사님의 지시에 따라 실습을 따라하시면 됩니다. PCA는 선형대수학의 활용적인 측면이 강하고 통계 데이터 분석(주성분 찾기), 데이터 압축(차원 감소), 노이즈 제거 등 다양한 부분에서 활용됩니다. 또한 Collinearity(공선성)을 해결해서 회귀모델의 문제를 해결하는 데 쓰이기도 합니다. 그래서 이번 강의에서는 PCA의 수행과정에 앞서 선형대수학의 기초지식에 대해 학습하는 시간을 갖습니다. " PCA 수학적 개.. 2020. 11. 8. [패스트캠퍼스 수강 후기] 머신러닝 인강 100% 환급 챌린지 20회차 미션 안녕하세요. 패스트 캠퍼스 수강후기 - 머신러닝과 데이터 분석 A-Z 20회차 미션 시작합니다! 머신러닝 인강 후기 20회차는 PCA에 대해 공부합니다. 분석파트는 이론과 실습이 모두 제공됩니다. 저는 이론부분만 정리해서 올릴 예정입니다! PCA 실습은 강의에서 제공하는 파일을 보면서 강사님의 지시에 따라 실습을 따라하시면 됩니다. " PCA - 차원축소 " PCA는 차원의 저주를 완화시키려고 사용하는 기법입니다. 각 변수의 50% 영역에 해당하는 자료를 가지고 있다고 할 때, 전체 자료의 얼만큼을 확보할 수 있는가 하는 문제가 있습니다. 관측치의 수는 한정되어있기 때문에, 차원이 커질 수록 한정된 자료는 커진 차원의 패턴을 잘 설명하지 못합니다. 아래 그림처럼 차원이 증가함에 따라 model compl.. 2020. 11. 7. [패스트캠퍼스 수강 후기] 머신러닝 인강 100% 환급 챌린지 19회차 미션 안녕하세요. 패스트 캠퍼스 수강후기 - 머신러닝과 데이터 분석 A-Z 19회차 미션 시작합니다! 머신러닝 인강 후기 19회차는 로지스틱 회귀분석에 대해 공부합니다. 분석파트는 이론과 실습이 모두 제공됩니다. 저는 이론부분만 정리해서 올릴 예정입니다! 로지스틱 회귀분석 실습은 강의에서 제공하는 파일을 보면서 강사님의 지시에 따라 실습을 따라하시면 됩니다. " 로지스틱 회귀분석 " 로지스틱 회귀는 출력변수를 직접 예측하는 것이 아니라, 두 개의 카테고리를 가지는 binary 형태의 출력변수('성공/실패' 또는 '예/아니오')를 예측할 때 사용하는 회귀분석 방법입니다. 로지스틱 회귀에서는 k개의 입력변수를 사용하여 성공 실패를 예측하기 위해 성공확률 p(X)를 모델링합니다. p(X) = P(sucess | X.. 2020. 11. 7. [패스트캠퍼스 수강 후기] 머신러닝 인강 100% 환급 챌린지 18회차 미션 안녕하세요. 패스트 캠퍼스 수강후기 - 머신러닝과 데이터 분석 A-Z 19회차 미션 시작합니다! 머신러닝 인강 후기 19회차는 Ridge와 LASSO, Elastic Net에 대해 공부합니다. 패스트 캠퍼스 강의에서 제공하는 실습파일을 보면서 강사님의 지시에 따라 실습을 따라하시면 됩니다. " Ridge " Ridge 회귀에서는 f(β)에 회귀계수의 제곱의 합을 대입합니다. λ는 tuning parameter로 크면 클수록 많은 회귀계수를 0으로 수렴시킵니다. 제가 이번학기에 Machine Learning 과목을 수강하면서 주교재인 An Introduction to Statistical Learning with Appplications in R 책으로 공부하고 있어요. 그 책에 나온 예시가 머신러닝 인강.. 2020. 11. 5. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음 LIST
