잘지내자, 우리 잘지내자, 우리

지도 학습에 종류에는 회귀(Regression)와 분류(Classification)가 있는데, 이 둘은 '출력값의 종류'에 있어 차이가 있다. 이산적인 값, 즉 연속적이지 않은(Discrete) 예측값을 출력하는 모델이 분류모델이고, 연속적인 예측값(Continuous)을 출력하는 모델이 회귀모델이다. 회귀 모델 중, 가장 기본적인 선형 회귀 모델에 대해 알아보겠다. 선형 회귀(Linear Regression) 선형 회귀 분석은, 단순 선형회귀와 다중 선형회귀로 구분할 수 있는데, 사실 구분에 큰 의미는 없다. 독립변수(Feature)가 1개이냐, 2개 이상이냐 딱 그 차이 뿐이다. 독립변수가 1개이면, 1차원적인 직선의 형태로 그래프가 나타날 것이고, 2개면 평면으로 나타날 것이다. 위의 그림은 단순 ..

Bayesian Classfier란? Bayesian Classfier을 이용해서 우리가 하고자 하는 것은, 데이터 x가 주어졌을 때, 이 데이터가 '어느 클래스'에 속하는지 판단하는 것이다. 'x'는 데이터, 'wj'는 j번째 클래스를 나타낸다고 생각하고, 조건부확률 P(w1|x)d에 대해서 생각해보자. P(w1|x)는 데이터 x가 주어졌을 때, wj일 확률을 가리킨다. ->즉! P(w1|x)와 P(w2|x)의 값을 비교해서, P(w1|x) P(w2|x)라면 x는 클래스 1에 속한다고 판단할 수 있는 것이다. 이렇게 P(w1|x)를 구하기 위해, 고등학교때 배웠던 베이즈 룰을 활용한다. 각 항을 가리키는 용어부터 알아보겠다. P(wj | x) :..