[Week2] - donghwan

[DH-1279]

week2- concept note

선형 회귀 모델 (Linear Regression)

• 데이터 간 선형관계를 모델링 해서 예측
• 최소제곱법을 사용해 가중치를 학습
• 이때 선형 회귀에서 정규방정식을 통해 가중치 계산

경사하강법

• 비용함수의 기울기를 계산하여 최소값을 찾아가는 최적화 알고리즘
• 학습률을 설정하여 가중치를 업데이트
• 모든 데이터를 사용해 손실함수의 기울기를 계산한 후 가중치 업데이트

로지스틱 회귀

• 이진분류 문제에서 사용되는 모델로 확률을 예측
• 시그모이드 함수로 출력 값을 0과 1 사이로 변환함

서포트 벡터 머신(SVM)

• 데이터 간 마진을 최대화하여 분류
• 고차원 공간에서 선형 분리가 가능하도록 커널 함수 사용
• 결정경계는 50% 확률로 분류되는 선형 경계로 데이터를 2개의 클래스로 나뉨

결정트리와 랜덤 포레스트

• 결정트리는 데이터를 조건에 따로 분할하여 예측
• 랜덤 포래스트는 여러 결정트리를 앙상블하여 예측 성능을 향상

[kimhamyong]

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[DH-1279]

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제가 지금 해외에 있어서 다음주 수요일날 수정 후 업로드 하겠습니다.