AI/Machine-Learning43 추천시스템 추천 시스템 알고리즘은 사용자에게 상품, 서비스 또는 콘텐츠를 추천하는데 사용되는 다양한 기술과 방법을 포함합니다. 이러한 알고리즘들은 크게 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering) 콘텐츠 기반 필터링은 사용자의 이전 행동과 항목 자체의 특징을 기반으로 추천을 수행하는 추천 시스템 알고리즘 중 하나입니다. 이 방법은 사용자가 이전에 선호한 항목과 유사한 콘텐츠를 가진 항목을 추천합니다. 주로 아이템의 특성, 속성, 키워드 등을 분석하여 사용자의 취향을 파악하고 이를 기반으로 추천을 생성합니다. 다음은 콘텐츠 기반 필터링의 주요 특징과 동작 원리에 대한 자세한 설명입니다 아이템 특성 분석 콘텐츠 기반 필터링에서는 아이템(콘텐츠)의 특성이 중요합.. 2023. 12. 5. XGBoost XGBoost는 Gradient Boosting 알고리즘을 기반으로 한 머신 러닝 라이브러리로, 특히 분류 및 회귀 문제에서 높은 예측 성능을 제공하는 인기 있는 알고리즘 중 하나입니다. "Extreme Gradient Boosting"의 약자로, 데이터 분석 및 예측 모델링 작업에 널리 사용됩니다. 아래는 XGBoost의 주요 특징과 장점에 대한 간략한 소개입니다: XGBoost의 특장점 Gradient Boosting 기반 XGBoost는 Gradient Boosting 알고리즘을 사용하여 약한 예측 모델(일반적으로 의사 결정 트리)을 연속적으로 개선하며 강력한 앙상블 모델을 생성합니다. Regularization XGBoost는 모델의 복잡성을 제어하기 위한 L1(Lasso) 및 L2(Ridge) .. 2023. 10. 2. 머신러닝 모델 및 데이터 전처리를 위한 주요 클래스 머신러닝 모델 및 데이터 전처리를 위한 주요 클래스들이 있습니다. 다음은 몇 가지 소개할 만한 클래스들입니다: GridSearchCV 및 RandomizedSearchCV 이 클래스들은 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 사용됩니다. GridSearchCV는 지정된 하이퍼파라미터 그리드에서 모든 조합을 시도하고 최적의 하이퍼파라미터를 찾아줍니다. RandomizedSearchCV는 랜덤 샘플링을 통해 하이퍼파라미터 공간에서 무작위로 조합을 시도합니다. from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV Pipeline Pipeline 클래스는 데이터 전처리와 모델 훈련 단계를 하나의 파이프라인으로 묶어주는 데 사용됩니다. 이를 통해 코드를 더.. 2023. 9. 21. KFold KFold는 교차 검증 (cross-validation)을 수행하는 데 사용되는 기술 중 하나입니다. 교차 검증은 기계 학습 모델의 성능을 평가하고 모델이 과적합되지 않도록 도와주는 중요한 기술 중 하나입니다. KFold 교차 검증은 데이터를 여러 부분 집합으로 나누고, 각각의 부분 집합을 훈련 및 검증 데이터로 사용하여 모델을 여러 번 훈련하고 평가합니다. 주로 사용되는 KFold 클래스와 관련된 라이브러리 및 클래스는 다음과 같습니다. KFold scikit-learn은 파이썬의 머신러닝 라이브러리 중 하나로, KFold 클래스를 제공합니다. KFold는 데이터를 여러 폴드(fold)로 나누고, 각 폴드를 순차적으로 검증 데이터로 사용하고 나머지 폴드를 훈련 데이터로 사용하여 교차 검증을 수행하는 데.. 2023. 9. 21. Recursive Feature Elimination (RFE) Recursive Feature Elimination (RFE)은 특성 선택 (Feature Selection) 기법 중 하나로, 머신 러닝 모델을 개발할 때 사용되는 기술 중 하나입니다. RFE는 모델의 성능을 향상시키기 위해 가장 중요한 특성들을 선택하는 데 도움을 주는 방법 중 하나입니다. Recursive Feature Elimination (RFE) 아이디어 RFE의 주요 아이디어는 다음과 같습니다: 모델 학습: RFE는 처음에 모든 특성을 사용하여 머신 러닝 모델을 학습합니다. 이 모델은 모든 특성을 고려한 상태에서의 성능을 나타냅니다. 특성 중요도 평가: 모델이 학습된 후, 각 특성의 중요도를 평가합니다. 이것은 특성의 기여도나 중요성을 나타냅니다. 특성 중요도는 다양한 모델에 따라 다르게 .. 2023. 9. 12. 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA) 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)은 다차원 데이터를 저차원으로 축소하거나 주요 정보를 추출하는 데 사용되는 통계적 기법입니다. PCA는 데이터의 차원을 줄이면서 데이터의 구조와 분산을 최대한 보존하려는 목적을 가지고 있으며 주로 데이터 압축, 시각화, 패턴 인식 및 머신러닝 모델에서의 전처리 단계로 활용됩니다. PCA를 주요 단계와 개념 데이터 준비: PCA를 적용할 다차원 데이터를 준비합니다. 이 데이터는 각 데이터 포인트(예: 관측값)가 여러 개의 특성(예: 변수)으로 구성되어 있어야 합니다. 데이터 표준화: 각 특성의 스케일을 맞춰야 합니다. 이는 데이터의 단위 차이를 해결하고 PCA가 모든 특성을 고르게 고려할 수 있게 해줍니다. 공분산 행렬 계산: 데이터.. 2023. 9. 8. [NumPy] bincount np.bincount는 NumPy 라이브러리에서 제공하는 함수로, 주로 정수로 이루어진 어레이(배열)의 값들을 세는 데 사용됩니다. 이 함수는 주어진 어레이 내의 각 정수 값의 등장 횟수를 반환합니다. np.bincount 함수의 시그니처는 다음과 같습니다. numpy.bincount(x, weights=None, minlength=0) x: 정수로 이루어진 1차원 어레이(배열)입니다. 이 어레이 내의 값을 세어서 반환합니다. weights (선택적): 각 요소에 대한 가중치를 나타내는 1차원 어레이(배열)입니다. 기본값은 None으로, 모든 요소의 가중치가 1로 간주됩니다. 가중치를 제공하면 각 요소가 해당 가중치로 곱해진 후 계산됩니다. minlength (선택적): 반환되는 결과 어레이의 최소 길이.. 2023. 9. 8. [NumPy] where np.where 함수는 NumPy 라이브러리에서 제공되는 유용한 함수 중 하나로, 조건에 따라 배열 내의 값을 검색하거나 변경하는 데 사용됩니다. 이 함수의 시그니처와 기능에 대해 설명해보겠습니다. numpy.where(condition, [x, y]) condition: 조건 배열 또는 조건식입니다. 이 배열 또는 조건식의 원소가 True인 위치의 값을 검색하거나 변경할 때 사용됩니다. x (선택적): 조건 배열의 원소가 True인 경우 반환할 값을 지정합니다. 이 매개변수를 생략하면 condition 배열 내에서 True인 원소의 인덱스를 반환합니다. y (선택적): 조건 배열의 원소가 False인 경우 반환할 값을 지정합니다. 이 매개변수를 생략하면 condition 배열 내에서 False인 원소의.. 2023. 9. 8. Density clustering Density clustering은 데이터 포인트의 밀도를 기반으로 클러스터를 형성하는 비지도 학습 기술입니다. 이 방법은 주어진 데이터 세트에서 비슷한 밀도를 가진 데이터 포인트를 같은 클러스터로 그룹화합니다. Density clustering은 데이터 내에서 밀도가 높은 지역을 찾고, 이 지역을 클러스터로 간주하며, 다른 밀도가 낮은 지역과 구분합니다. Density clustering의 주요 개념과 특징은 다음과 같습니다: 밀도 (Density): Density clustering은 주어진 데이터 공간에서 각 데이터 포인트 주변의 밀도를 측정합니다. 이것은 주변에 얼마나 많은 데이터 포인트가 있는지를 나타내며, 밀도가 높은 지역은 클러스터의 후보가 됩니다. 핵심 포인트 (Core Points): 밀.. 2023. 9. 8. 이전 1 2 3 4 5 다음
