학교강의/기계학습1 기계학습 이론 3 주차 나이브 베이즈 : classifier는 확률적 분류기 계열에 속함 모든 클래스에 대한 확률분포를 예측하기 위해, 각 클래스에 속하는 데이터의 예측 특징 속성이 각각 독립적이다 라고 전제하에 Bayers: bayes' theorem 조건부 확률을 관찬할 특징이 어떤 클래스에 속할지에 대한 조건부 확률에 매핑함 Support Vector Machine 선형이나 비선형 분류, 회귀, 이상치 탐색에도 사용할수 있는 다목적 머신러닝 모델 고차원 공간에서나 차원 수가 샘플 수보다 많을 때 효과적임 : 고차원 데이터에 효과적인 SVM은 서로 다른 클래스의 관측값을 가장 잘 분리할 수 있는 최적의 초평면을 찾음 초편면은 n 차원의 관측값 특징 공간을 두 개의 공간으로 분리하는 n-1 차원의 평면임 ㅊ최적의 초평면은 초.. 2024. 3. 25. 이전 1 다음
