반응형 통계학 강의50 랜덤 포레스트 마스터하기: R 활용 & 실전 예제 랜덤 포레스트(Random Forest) : 통계학 강의에서 빼놓을 수 없는 앙상블 학습의 꽃! 이 포스트에선 랜덤 포레스트에 대한 모든 걸 샅샅이 파헤쳐 볼 거에요. 통계학 강의에서 꼭 배우는 중요한 내용이니까, 놓치면 후회할지도 몰라요! 알고리즘의 기본 개념부터 R을 이용한 실제 구현, 그리고 어떤 분야에 활용되는지까지, 쉽고 재밌게 설명해 드릴 테니까요. 자, 준비되셨나요? 랜덤 포레스트: 숲처럼 강력한 예측의 비밀랜덤 포레스트는 여러 개의 의사결정 트리를 결합하여 예측하는 앙상블 학습 기법이에요. '랜덤'이라는 말이 붙은 이유는, 각 트리가 데이터를 무작위로 샘플링하고, 변수도 무작위로 선택해서 학습하기 때문이죠. 이게 뭐가 중요하냐고요? 이 덕분에 랜덤 포레스트는 과적합에 강하고, 예측 성능도 .. 2024. 10. 26. 빅데이터 분석 끝판왕? 그래프 이론과 통계 마스터하기 데이터 분석의 핵심, 통계학과 그래프 이론의 콜라보! 이제 빅데이터 시대를 정복해봐요! 통계학과 그래프 이론: 빅데이터 시대의 찰떡궁합요즘 빅데이터, 빅데이터 하잖아요? 사실 저도 처음엔 막연하게 '데이터 많으면 좋은 거 아니야?' 정도로 생각했어요. 근데 막상 파고들어 보니, 데이터가 많다고 다가 아니더라고요. 정작 중요한 건 그 방대한 데이터 속에서 의미있는 정보를 뽑아내는 능력이라는 걸 깨달았죠. 그리고 그 핵심 기술이 바로 통계학과 그래프 이론이라는 사실! 두 분야가 어떻게 협력하는지 궁금하시죠? 지금부터 자세히 알려드릴게요! 통계학은요, 데이터를 수집하고 분석해서 결론을 도출하는 학문이에요. 평균이나 표준편차 같은 단어, 한번쯤은 들어보셨죠? 이 모든 게 통계학의 영역이라고 생각하면 돼요. 하지.. 2024. 10. 26. SVM 완벽 마스터: 핵심 개념부터 활용까지 서포트 벡터 머신(SVM)에 대한 심층적인 가이드입니다. 기본 원리부터 수학적 배경, 다양한 커널 함수, 장단점, 그리고 실제 활용 사례까지 꼼꼼하게 다룹니다. SVM을 제대로 이해하고 싶으신 분들을 위한 필독 자료입니다. 서포트 벡터 머신 (SVM) 이란 무엇일까요?SVM은 지도 학습 알고리즘의 일종으로, 데이터를 분류하거나 회귀 분석을 수행하는 데 사용됩니다. 쉽게 말해, SVM은 주어진 데이터를 가장 잘 분류하는 최적의 경계선 (혹은 초평면)을 찾아내는 것입니다. 이 경계선은 데이터 포인트들 사이의 마진(margin)을 최대화하는 방식으로 결정되는데, 이 마진이 클수록 분류의 정확도가 높아집니다. 마진을 최대화하는 과정에서 **서포트 벡터 (support vector)**라는 특별한 데이터 포인트들.. 2024. 10. 25. 인공 신경망과 통계: AI시대의 핵심 비밀 인공 신경망과 통계? 처음엔 뭔가 어려워 보이고 따로 놀 것 같은 두 분야가 사실은 찰떡궁합이라는 사실, 알고 계셨나요? 이 글에서는 인공지능(AI) 시대를 빛내는 두 영웅, 인공 신경망과 통계의 만남을 흥미롭게 파헤쳐 볼 거예요. 데이터 과학의 핵심이 바로 이 둘의 멋진 콜라보라는 점! 지금부터 그 매력에 푹 빠져보시죠! 함께 탐험하며 통계와 인공 신경망의 세계를 깊이 있게 이해해 보아요. 어렵다고 생각하지 마세요! 최대한 쉽고 재밌게 설명해 드릴 테니까요! 인공 신경망: 인간 뇌의 비밀을 닮은 기계 학습의 마법이름에서 알 수 있듯이, 인간의 뇌를 본떠 만든 기계 학습 모델이에요. 우리 뇌 속 뉴런들이 복잡하게 연결되어 정보를 처리하는 것처럼, 인공 신경망도 수많은 노드(뉴런에 해당)들이 서로 연결되.. 2024. 10. 25. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 13 다음 반응형
