Comparison K means & GMM
1. K-Means It can be used for easy, concise, and large data. If the number of features becomes too large with distance-based algorithms, the performance of clustering is degraded. Therefore, in some c
Category: Model
Gaussian Mixture Model
1. What is GMM It is one of several models applying the Expectation Maximum (EM) algorithm. What is EM algorithm? EM algorithm is basically an algorithm mainly used for Unsupervised learning. It is al
K-Means Clustering
1. What is K-means Clustering The K-Means clustering algorithm does not automatically identify and group the number of clusters by looking at the data. The number of clusters should be specified and t
Light Gradient Boosting Machine
1. DefinitionEnsemble→ 여러 예측기를 수집해서 단일 예측기 보다 더 좋은 예측기를 만드는 것. 일반적으로 앙상블 기법을 사용하면 , 예측기 하나로 훈련하였을때 보다 , 편향은 비슷하지만 분산이 줄어든다고 알려져 있다. 배깅(bagging) 원데이터 집합으로부터 크기가 같은 표본을 여러 번 단순임의 복원추출하여 각 표본(붓스트랩 표본
Support Vector Machine
1. 분류에 대한 수적 표현 학습 데이터 X(독립변수),Y(종속변수)가 있을 때 (i=1,2,3,4,5 ….데이터의 갯수) Y⇒{-1,1} (두 개의 클래스를 의미) ⇒ 경우에 따라서, 클래스를 1과 -1 로 나눔 Y(정답) * F(x)(예측한 정답) >0 라는 것은 제대로 분류된 형태 ( 같은 부호끼리 곱하면 양수인 경우니까) 2.
K-Nearest Neighbor
1. Classification 분류나 예측을 진행할때 나랑 가장 가까운 이웃 k개를 고려하겠다. 나랑 가까운 이웃 한명이 검정색이면 검정색으로 판단 파란색의 가장 가까운 이웃을 확인해본 결과 검정색 이므로 파란색도 검정색으로 분류되었다 K=3 일 경우 형광색 친구를 분류한다고 하였을때 이웃중 파란색이 2개 검정색이 한개이기 때문에 파란