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Allen's 데이터 맛집
머신러닝에서 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP)은 특히 중요한 기술입니다. 이 인공 신경망은 기본적인 퍼셉트론의 한계를 넘어서는 강력한 학습 능력을 제공합니다. 이미지출처 : https://velog.io/@sansa0722/%EB%8B%A4%EC%B8%B5-%ED%8D%BC%EC%85%89%ED%8A%B8%EB%A1%A0-%EA%B5%AC%EC%A1%B0-%EB%B3%B5%EC%8A%B5%ED%95%98%EA%B8%B0 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron)의 기본다층 퍼셉트론은 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성된 전방향 신경망입니다. 각 층은 여러 뉴런(또는 노드)으로 구성되며, 뉴런들은 가중치를 통해 서로 연결되어 있습니다. MLP는 ..
회귀 분석을 수행할 때, 모델의 성능을 평가하고 최적의 모델을 선택하는 것은 중요한 과정입니다. 이 과정에서 AIC(Akaike Information Criterion)와 BIC(Bayesian Information Criterion)는 모델 선택의 중요한 지표로 사용됩니다. 이미지출처:https://rk1993.tistory.com/144 AIC (Akaike Information Criterion) AIC는 모델의 복잡도와 데이터에 대한 적합도를 함께 고려하는 지표입니다. 낮은 AIC 값을 가진 모델이 데이터에 대해 더 좋은 예측력을 가지면서도 상대적으로 덜 복잡하다고 할 수 있습니다. 계산 방법 AIC = 2k−2ln(L) 여기서, k는 모델의 파라미터 수, L은 최대 우도(모델이 데이터를 얼마나 ..
다중 선형 회귀 분석은 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 널리 사용되는 기법입니다. 이 글에서는 다중 선형 회귀의 기본 원리, 모델 구축 방법, 그리고 실생활 예시를 알아보겠습니다. 다중 선형 회귀란? 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)는 한 개 이상의 독립 변수(X)와 종속 변수(Y) 간의 선형 관계를 모델링하는 통계 기법입니다. 단순 선형 회귀가 하나의 독립 변수를 다루는 데 비해, 다중 선형 회귀는 여러 개의 독립 변수를 포함하여 보다 복잡한 데이터 세트와 현실 세계의 문제를 해결할 수 있습니다. 모델의 수학적 표현 다중 선형 회귀 모델은 다음과 같이 표현됩니다: Y=β0 + β1X1 + β2X2 +...+βnXn + ϵ 여기서, Y는 종속 변수, Xi 는 독립..
머신러닝 모델을 개발하고 평가할 때, 편향(Bias)과 분산(Variance)의 개념은 모델의 성능을 이해하고 최적화하는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다. 이 글에서는 Bias-Variance Trade-off의 개념, 이의 중요성, 그리고 이 균형을 맞추기 위한 전략에 대해 알아보겠습니다. Bias와 Variance란? - 편향(Bias): 편향은 모델이 학습 데이터에 대해 과소적합되어 있는 상태를 의미합니다. 편향이 높은 모델은 학습 데이터의 패턴을 충분히 학습하지 못해, 새로운 데이터에 대한 예측이 정확하지 않을 수 있습니다. - 분산(Variance): 분산은 모델이 학습 데이터에 대해 과적합되어 있는 상태를 나타냅니다. 분산이 높은 모델은 학습 데이터의 노이즈까지 학습하여, 새로운 데이터에 대해..