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ML09. anamaly Detection, Recommender Systems
Anamaly Detection 1. density estimation 1.1 problem motivation anormaly는 정상적인 데이터에서 떨어진 데이터를 의미한다. 예를 들어 공장에서 품질이 떨어지는 제품을 골라낼 때 사용한다. 즉 전체 데이터셋을 주어주고, $x...
ML08. Unsupervised Learning
1. Clustering 1.1. unsupervised Learning : introduction unlabled data로부터 작업하는 unsupervised learning이다. (y값이 없고 x값만 있는 형태이다) “find some structure“이 목표이다....
ML07. Support Vector Machines
1. Large margin Classification SVM은 기본적으로 데이터를 분류하는 최적(margin을 최대화)하는 초평면을 찾는 것 regression은 정확한 예측을 위한 확률을 기반으로 분류하며 loss를 최소한으로 하고자 하는 것이 목표였다면 SVM은 ma...
ML06. Practical advices
1. Evaluating a learning algorithm 앞에서는 regression에서의 gradient descent방법, 신경망에서의 backpropagation에 대한 방법을 축으로 설명을 했었다. 하지만 기본 이론의 경우와 머신러닝을 실전에서 사용하는 방법은 다르다....