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데이터 수집 단계에서 학습한 내용 중 네번째로 주소 데이터를 위도/경도 값으로 전환하는 방법에 대해 공부해본다. 1. Geocoding 지오코딩 2. 위경도 변환 코드 분석 1. Geocoding 지오코딩 - 주소와 관련된 텍스트 데이터 (주소, 도로명, 산 이름 등 고유명칭)를 위도/경도 좌표 정보로 변환하는 것 - 네이버, 구글, 다음 등 위도와 경도 관련 서비스를 해주는 다양한 geocoding 오픈 API 존재한다. - 본 프로젝트에서는 네이버 클라우드 플랫폼 지도 API(Geocoding OpenAPI)를 활용했다. NAVER CLOUD PLATFORM에 접속해 네이버 지도 Geocoding에 대한 Application 활용 등록으로 API 사용을 위한 ID와 Key 정보를 발급받는다. [네이버..

논문명 : Factorization Machines 저자명 : Steffen Rendle 팀명 : 시고르자브종 파일 본 논문에서는 Factorization Machines(FM) 모델에 대해 설명한 후, SVM(Support Vector Machines)과의 비교와 다른 factorization model로의 확대 가능성을 보임으로써 FM 모델의 장점을 보여주고자 한다. ✏️ 논문 내용 요약 1. FM은 SVM와 factorization model의 장점을 결합한 새로운 모델이다. 2. FM은 아래와 같은 장점이 있다. - sparse data에도 적용가능하다. - linear 방정식을 가지며, linear time 내에 연산이 가능하다. - general predictor이다. 3. FM은 sparse..

논문 리뷰 과정에서 접한 SVM 모델에 대해 학습해본다. 1. SVM Support Vector Machine 1) 개념 2) 결정 경계 3) margin 4) SVM의 종류 2. Linear hard margin SVM 1) 라그랑주 승수법 2) Primal form과 Dual form 3. Linear soft margin SVM 1) slack varibles와 C 2) Dual form 4. Kernel SVM (Non-Linear SVM) 1. SVM Support Vector Machine 1) 개념 : 패턴 인식, 분류, 그리고 회귀 분석 등에 사용되는 머신러닝 알고리즘 주어진 데이터에서 class를 나누는 기준선을 정의하고, 분류되지 않은 새로운 데이터가 어떤 class에 속할지 판단 📌 ..