- 회귀 분석 (Regression Analysis) 회귀분석이란 관찰된 여러 데이터를 기반으로 각 연속형 변수 간 관계를 모델링 하고 이에 대한 적합도를 측정하는 분석 방법으로 통계학에서 전통적으로 많이 사용되던 분석 방법이다. - 선형 회귀분석(Linear Regression) 단순 선형 회귀분석(Linear Regression)은 독립변수 X(설명변수)에 대해 종속변수 Y(반응변수) 사이의 관계를 수학적 모형을 이용하여 규명된 함수 식을 사용해 설명 변수들의 변화로부터 종속 변수의 변화를 예측하는 분석이다. 아래 그림과 같이 두 변수 사이의 관계를 직선으로 가정하고 분석하는 것을 선형 회귀분석이라고 한다. 독립변수의 개수에 따라 한 개의 독립변수를 가지면 단순 선형회귀라고 하며, 두개 이상의 독립변..
sciPy와 Toolkit을 합쳐서 만들어진 사이킷런(Scikit-Learn)은 파이썬 기반 머신러닝용 라이브러리이다. 사이킷런을 이용하면 머신러닝 알고리즘을 구현할 수 있다. 먼저, 사이킷런에서 제공하는 데이터셋은 특성행렬(Feature Matrix)과 타겟벡터(Target Vector)로 NumPy의 ndarray, Pandas의 DataFrame, SciPy의 Sparse Matrix를 이용해 나타낼 수 있다. 특성행렬은 입력 데이터를 의미하며 [n_samples, n_features] 형태의 2차원 배열 구조를 사용한다. (n_samples: 행의 개수(표본의 개수), n_features: 열의 개수(특성의 개수)) 특성행렬은 NumPy의 ndarray, Pandas의 DataFrame, SciP..
인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계는 위의 그림과 같다. 인공지능이 가장 큰 범주이고 그 범주 안에 머신러닝과 딥러닝이 있다. 딥 러닝은 머신러닝의 범주에 포함이 된다. - 인공지능 사람이 직접 프로그래밍 한 내용이 아닌, 기계가 자체적으로 규칙 시스템을 구축하는 과학이다. - 머신러닝 데이터를 통해 스스로 학습하는 방법론이다. 머신러닝은 데이터를 분석하고 데이터 내의 패턴을 파악하여 학습을 한다. 학습한 내용을 토대로 판단과 예측을 한다. - 딥러닝 딥러닝은 학습하는 모델의 형태가 신경망인 방법론이다. 아직까지도 딥러닝 보다는 머신러닝이 더 많이 활용되기도 한다. > 딥러닝 vs 머신러닝 연결주의 신경망과 함수, 모델
