regression2 [ML] 선형 회귀(Linear, Polynomial, Multiple) 아래 내용들은 제가 혼자 학습하면서 정리한 내용들입니다. '부족한 내용' 혹은 '잘못된 내용'이 있을 수 있습니다. 댓글 남겨주시면 더욱 공부하고 수정하도록 하겠습니다. 감사합니다. 선형 회귀란? 하나의 종속변수와 하나 이상의 독립변수 사이에 최적의 직선을 찾는 알고리즘 예측값과 실제값의 오차를 최소화하는 선을 찾아서 모델을 최적화 수식을 도출하기에 매우 쉽게 때문에 그 해석도 직관적 단순 선형 회귀(Linear Regression) 독립변수도 하나, 종속변수도 하나인 단순한 형태의 선형 회귀 단순 선형 회귀에서는 기울기 $w_1$과 절편 $w_0$을 회귀 계수로 지칭하고 구한다. 아래 그래프는 생선의 길이와 무게 데이터로 선형 회귀선을 구해 본 것이다. 다항 선형 회귀(Polynomial Regress.. 2022. 12. 19. [ML] KNN(K-Nearest Neighbor) K-최근접 이웃(KNN) 지도 학습 알고리즘 중 하나, 굉장히 직관적이고 간단하다. 어떤 데이터가 주어지면 그 주변(이웃)의 데이터를 살펴본 뒤 더 많은 데이터가 포함되어 있는 범주로 분류하는 방식 KNN은 분류와 회귀 문제 둘다 사용할 수 있다. KNN Classification 새로운 데이터(빨간 점) 이 주어졌을 때 이를 A로 분류할지, B로 분류할지 판단하는 문제 k=3(안쪽 원)일 때, 노란색 점(Class A) 1개와 보라색 점(Class B) 2개가 있다. 따라서 k=3일 때 빨간 점은 B로 분류 된다. k=6(바깥쪽 원)일 때, 노란색 점 4개와 보라색 점 2개가 있으므로 노란색 점으로 분류된다. K의 값에 따라 결과가 달라지므로 너무 작아서도 안되고 너무 커서도 안된다. 보통 K 값은 홀.. 2022. 12. 12. 이전 1 다음
