전체 글 (260) 썸네일형 리스트형 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 7-3 질문 - 머신러닝 데이터 분석, 로지스틱 회귀, 교차검증 Q1. 머신러닝에서의 kmc에 대해 KMC는 K-Means Clustering의 약자입니다. 이는 비지도학습(Unsupervised Learning) 알고리즘 중 하나로, 데이터를 여러 개의 클러스터(Cluster)로 나누는 분석 방법입니다. K-Means 알고리즘은 클러스터링에서 가장 기본적이고 널리 쓰이는 방법 중 하나입니다. K-Means Clustering 알고리즘을 사용하면 비슷한 특징을 가진 데이터들끼리 그룹화하여 데이터를 분석할 수 있습니다. Q2. WSS에 대해 WSS는 Within-Cluster Sum of Squares의 약자로, 한 클러스터 내 데이터들 간 거리의 합을 나타내는 지표입니다. K-Means Clustering에서는 WSS 값을 최소화하는 것이 클러스터링의 목적 중 하나입.. 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 7 정리 - 머신러닝 데이터 분석 1. 질문 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 7 질문 - 머신러닝 데이터 분석 1. 선형회귀와 로지스틱 회귀분석의 차이점과 문제점을 알려줘 선형회귀와 로지스틱 회귀분석의 차이점은 크게 세 가지가 있습니다. 종속 변수의 형태 선형회귀는 연속형 변수를 예측하는데 사 gurobig.tistory.com 2. 내용 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 7 - 머신러닝 데이터 분석 7장 머신러닝 데이터 분석 1. 머신러닝에 대해 1) 머신러닝 1 - 지도 학습 : 종속 변수 y를 토대로 정답이 있는 상태에서 회귀 분석(숫자) 분류를 한다. - 비지도 학습 : 종속 변수 y를 토대로 정답이 gurobig.tistory.com 3. 정리 1) 오전 - 다중 회귀 모델, 분류 모델 - KNN 2) 오후 - 분류 모델 .. 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 7 - 머신러닝 데이터 분석 7장 머신러닝 데이터 분석 1. 머신러닝에 대해 1) 머신러닝 1 - 지도 학습 : 종속 변수 y를 토대로 정답이 있는 상태에서 회귀 분석(숫자) 분류를 한다. - 비지도 학습 : 종속 변수 y를 토대로 정답이 없는 상태에서 군집 분석을 한다 단순 회귀 : x 변수 2개 이상 => y변수 1개(단순회귀) -> 학습, 파라미터, 개수 다중처리 : 소득 -> 소비 -> 다항 회귀 최종으로 구하고자 하는 값 : 절편, 기울기, 예측치 2) 머신러닝 2 지도학습 - 분류 - 그룹(범주형 변수) - 이진 분류 // 다층 분류 선형회귀 vs 로지스틱 회귀분석 (로지스틱 함수) KNN : 다수결의 원칙으로 분류하는 알고리즘 3) 머신러닝 3 - 모형 평가 (confusion matrix) 모형 평가 - 회귀 (결정계.. 이전 1 ··· 21 22 23 24 25 26 27 ··· 87 다음
