AI/Machine Learning 썸네일형 리스트형 [머신 러닝] performance evaluation(precision,recall) - 컴도리돌이 ->Precision : 프로그램이 positive를 한 예상 중에서 맞춘 확률 ->Recall : 프로그램이 결과에서 내린 예상에서 맞춘 확률 example 전체 데이터 집합 : 100 Positive : 50 Negative : 50 프로그램이 예상한 Positive : 100 Precision = 50 / (50 + 50) = 0.5 Recall = 50/ 50 (false negative를 예상하지 않았기 때문에 0이다.) = 1 더보기 [머신 러닝] Overfiting - 컴도리돌이 -데이터에서 사용할 수 있는 모든 구조를 포함하지 않을 경우, training data에 underfits 한 모델 -training data의 특성을 너무 많이 포함할 경우 training data에 overfits 한 모델 가설 h에 대하여, -> training 데이터에 대한 오류율: error(training)(h) -> 모든 데이터에 대한 실제 오류율: error(true)(h) -> error(training)(h) < error(true)(h) 일 경우 h overfits 예를 들어, 노란색 고양이를 보며 고양이의 특성을 학습한 사람이 검은색이나 흰색 고양이를 보고는 그것을 고양이라고 인식하지 못하는 현상이 overfitting과 유사한 경우이다. 더보기 [머신러닝] Supervised and Unsupervised , MLE - 컴도리돌이 Supervised learning 지도 학습(Supervised learning)은 입출력 관계의 쌍을 사용하여 매핑(mapping)을 학습한다. 표본이 n개인 데이터 집합 '(x1, y1, y1,…(xn, yn)'을 고려할 때, 예시는 "만약 집의 평방 피트가 x 평방피트라면 가격을 예측하라"이다. -> 목표 함수(빨간색 그래프)와 가설(주황색 그래프)의 차이를 최소화하고자 함 = 오류 함수( error function) -> Regression(회귀-회귀 분석 입력을 연속 출력으로 매핑) : 어떤 데이터들의 특징(feature)을 토대로 값을 예측하는 것. 결과 값은 실수 값을 가질 수 있다. -> classification(분류 - 입력 내용을 클래스 집합 중 하나로 매핑) : 어떤 데이터에 대해.. 더보기 [머신러닝] Introduction to Machine Learning - 컴도리돌이 머신 러닝이란 ->컴퓨터에게 정확한 프로그래밍되지 않고 학습할 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야다. ->컴퓨터 프로그램은 일부 과제 T와 성과 측정 P에 관해서 경험 E로부터 배운다고 하며, 만약 경험 E에 의해 측정된 T에 있어서의 과제에서의 성능이 향상된다면 P에 의해 측정된다고 한다. example - 암 질병 문제 T : 특정 환자에 대한 암 상태를 예상하는 것P : 정확하게 분류된 환자의 비율E : 주어진 암 상태를 가진 연속적인 DNA의 집합 problem setting 1. Set of examples X = {x1, ... , xn} 2. Unknown target function f: X -> Y 3. set of unction hypothesis H = {h | h : X-> Y } .. 더보기 이전 1 2 다음
