특징 추출 (Feature Extraction)

참조 : 패턴 인식 (오일석) 이번 글에서는 머신 러닝에서 자주 언급되는 용어인 특징 추출 (Feature...

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Machine Learning Yearning (Andrew Ng)과 AI 관련 글

machine learning 관련 글 목차 원문 링크 : https://gallery.mailchimp.com/dc3a7ef4d750c0abfc19202a3/files/5dd91615-3b3f-4f5d-bbfb-4ebd8608d330/Ng_MLY01_13.pdf 참조 : https://github.com/hoya012/Machine-Learning-Yearning-Korean-Translation 참조 : AI...

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Luis Serrano의 PCA(Principal Component Analysis) 강의

머신러닝 글 목록 참조 : https://youtu.be/g-Hb26agBFg?list=WL 참조 : http://www.stat.cmu.edu/~cshalizi/350/lectures/10/lecture-10.pdf 이번 글에서는 주성분 분석 (Principal Component...

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Luis Serrano의 HMM(Hidden Markov Model) 강의

머신러닝 글 목록 참조1 : https://youtu.be/Ws63I3F7Moc 참조2 : https://youtu.be/kqSzLo9fenk 이번 글에서는 Markov chain에 대하여 알아보고...

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마할라노비스 거리(Mahalanobis distance)

머신러닝 글 목록 참조 : 패턴인식 (오일석) 이번 글에서는 마할라노비스 거리에 대하여 다루어 보도록 하겠습니다....

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MLE(Maximum Likelihood Estimation)와 MAP(Maxim A Posterior)에 관하여

Reference http://sanghyukchun.github.io/58/ http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/204928_c2d6c62565b74a4987e935f756badfba.html http://arkainoh.blogspot.com/2017/10/parametric.learning.maximum.likelihood.estimation.html 통계학 및 머신러닝 전반적으로 아주 중요한 개념인 MLE(Maximum Likelihood Estimation)와 MAP(Maximum...

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Support Vector Machine (Andrew Ng)

출처 : Andrew Ng 강의 이 글에서는 SVM(Support Vector Machine)에 대하여 알아보겠습니다. Optimization objective SVM은...

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머신러닝에서의 Bias와 Variance

출처 : Machine Learning (Andrew Ng) 출처 : https://opentutorials.org/module/3653/22071 Bias와 Variance의 정의 이번 글에서는 머신...

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Evaluating a Learning Algorithm (Andrew Ng)

출처 : Andrew Ng 강의 이번 글에서는 학습 알고리즘을 평가하는 방법에 대하여 간략하게 알아보도록 하겠습니다....

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PCA(Principal Component Analysis) (Andrew Ng)

출처 : Andrew Ng 강의 Dimensionality Reduction 이번 글에서는 PCA(Principal Component Analysis)에 대하여 알아보도록 하겠습니다....

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Clustering with K-Means Algorithm (Andrew Ng)

출처 : Andrew Ng 머신러닝 이번 글에서는 K-means 알고리즘을 이용한 Clustering 방법론에 대하여 알아보도록 하겠습니다....

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Recommender System (Andrew Ng)

출처 : Andrew Ng 머신 러닝 이번 글에서는 Recommender System에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 위와 같이...

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머신러닝에서 사용되는 평가지표

출처 : 다크프로그래머 출처 : https://youtu.be/z5qA9qZMyw0 목차 Confusion Matrix (혼합 행렬) Accuracy Precision Recall Precision-Recall...

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ML(Maximum Likelihood)와 MAP(maximum a posterior)

출처 : 패턴인식(오일석) 이번 글에서는 MLE(Maximum Likelihood Estimation)와 MAP(maximum a posterior)에 대하여 알아보도록 하겠습니다. ML(Maximum...

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t-SNE 개념과 사용법

참조 : https://www.datacamp.com/community/tutorials/introduction-t-sne 참조 : https://www.youtube.com/watch?v=zpJwm7f7EXs&t=58s 참조 : https://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=yunjh7024&logNo=220832689977&proxyReferer=http:%2F%2Fm.blog.naver.com%2F 참조 : http://www.ktword.co.kr/abbr_view.php?m_temp1=1134 참조 : https://youtu.be/zCYKD3YfcSM...

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Anomaly Detection with Gaussian Distribution

이번 포스트에서는 이상 탐지 (Anomaly Detection)라는 문제에 대해 알려 드리고자합니다. 이 내용은 앤드류 응 교수님...

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확률과 통계 기초

참조 : 패턴 인식 (오일석) 확률 기초 Discrete & Continuous Probability 주사위를 던졌을 때 3이...

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Overview Regression

Introduction to Regression Your goal will be to use this data to predict the life...

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Overview Random Forest

Random Forest = Bagging + Randomized Decision Tree Ensemble of high variance decision trees Forest...

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Overview Bagging

All datasets are sampling of entire data. Let’s create various classifier with various sampling dataset....

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Overview feature engineering

Let’s study about overview of feature engineering. I will talk about the shadow color subject...

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Decision Tree (Reference ML KAIST)

Before dividing into Decision Tree, what is machine learning? A computer program is said that...

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머신 러닝 관련 글 목차

머신 러닝 관련 글 목록 머신러닝의 평가 지표 확률과 통계 기초 베이시언 결정 이론 Bias와...

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