핸즈온 머신러닝(1) - 머신러닝 시스템의 종류
1. 학습하는 동안의 감독 형태나 정보량에 따라 - 지도학습: 알고리즘에 주입하는 훈련 데이터에 label 이라는 원하는 답이 포함됨 예시: k-Nearest Neighbors, Linear Regression, Logistic Regression, SVM(support vector machines), Decision Tree, Random Forests, Neural networks - 비지도학습: 훈련 데이터에 레이블이 없음. 시스템이 스스로 학습해야 함 예시: 군집) k-Means, HCA(hierarchical cluster analysis), 기댓값 최대화 시각화와 차원축소) PCA(principal component analysis), Kernel PCA, LLE(locally-linear e..
2020. 1. 20.
Numpy 모듈을 활용한 행렬의 대각화 [시행착오(1)]
이번 글에서는 Numpy모듈을 이용하여 행렬의 고윳값을 구한 후 그로 파생된 닮은 행렬을 이용하여 원래 행렬을 다시 구해보는 과정과, 그 과정에서 필자가 저지른 실수에 대해 다뤄보려 한다. import numpy as np pycharm 가상환경에서 numpy모듈을 불러온다. 불러온 numpy모듈로 임의의 3*3 행렬 x를 만들어 보자 x = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [2, 3, 1]]) numpy에서 세부적인 선형대수적 연산을 위해 제공하는 linalg모듈 (linear algebra: 선형대수) 을 이용하여 간단하게 고윳값과 고유벡터를 구할 수 있다. xw, xv = np.linalg.eig(x) 이때 xw는 행렬 x의 고윳값, xv 는 행렬 x의 고유벡터를 열로 갖는..
2019. 11. 26.
