외로운 Nova의 작업실

- 주성분 분석 주성분 분석이란 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 차원 축소하는 알고리즘입니다. 주로 고차원의 데이터를 3차원 이하의 데이터로 바꿔서 시각화 하는데 많이 사용되며 유용한 정보만을 살려서 적은 메모리에 저장하거나 데이터의 노이즈를 줄이고 싶을때도 사용되는 알고리즘입니다. 먼저 주성분 분석의 작동원리에 대해 알아보겠습니다. 이해하기 쉽게 시각화 가능한 2차원의 데이터를 1차원의 데이터로 축소하는 과정을 알아보겠습니다. 아래는 2차원의 데이터입니다. 위 데이터를 1차원으로 변경하기 위해 x1 좌표로 옮겨보겠습니다. x1 좌표로 옮기게되면 1차원으로 됬긴하지만 많이 중첩되어 데이터를 구분하기 어려워진 것을 눈으로 확인할 수 있습니다. 그러면 x2는 어떨까요? x2 좌표로 옮겨도 동일한 것을 알..

- 로지스틱 회귀 앞서 다룬 선형 회귀 모델로 이진 분류 문제를 풀 수 있을까요? 선형 회귀의 예측값은 수치값으로 나와서 참 또는 거짓을 분류하는 문제에 적합하지 않습니다. 단, 선형 회귀의 예측값을 입력값으로 받아 참 또는 거짓으로 분류하는 모델을 고려해볼 수 있습니다. 이번장에서 배울 로지스틱 회귀 모델은 선형 회귀를 입력으로 받아 특정 레이블로 분류하는 모델입니다. 로지스틱 회귀의 작동 원리는 다음 그림과 같습니다. 왼쪽은 선형 회귀 그래프로 x라는 입력이 들어왔을떄 wx+b라는 결과값을 출력합니다. 이 결과값이 오른쪽 그래프인 시그모이드 함수의 입력값으로 들어가 0부터 1까지의 사이값을 출력합니다. 출력값이 0.5 이상일 경우에는 참, 0.5 이하일 경우에는 거짓으로 분류하는 분류 모델로 사용할 ..

- 선형 회귀 선형 회귀 분석이란 고나찰된 데이터들을 기반으로 하나의 함수를 구해서 관찰되지 않은 데이터의 값을 예측하는 것을 말합니다. 간단하게 축구선수의 슛횟수와 획득한 점수표로 다음 슛횟수에대한 점수는 몇이 되는지 예측하는 선형 회귀 AI를 이해해보겠습니다. 위 표를 보고 다음과 같이 도식화 할 수 있습니다. 이 축구선수가 4번의 슛을 시도할 경우 몇점을 획득하게 될까요? 하나의 함수를 구해보겠습니다. y=ax+b라는 1차함수를 생각할 경우 y=x라는 함수 공식이 관찰된 데이터에 100% 적용된다는 것을 확인할 수 있습니다. 이 축구선수가 4번의 슛을 쏠경우 함수에 따라 4개의 골을 성공할 것이라고 예측할 수 있습니다. - 평균 제곱 오차 그렇다면 데이터가 아래의 상황일때 더 나은 회귀함수를 찾는 ..