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working_helen
Lecture : Machine Learning Date : week 7, 2024/04/18 Topic : Feature Selection 1. Feature selection 2. Wrapper method 3. Filter method 4. Embedded method 1. Feature selection - 모델 학습에 불필요하고 관계없는 feautre는 제거하고 중요한 feature만을 사용하여 학습시키는 것 - 기존 데이터에서 최적의 모델의 성능을 보여주는 일부 feature subset을 찾아내 학습시키는 것 - 모델 성능을 높일 수 있을 뿐만 아니라 학습에 필요한 메모리와 시간을 줄일 수 있다는 점에서 중요함 - 변수 선택 기법 Wrappers method : 모델이 가장 좋은 성능을 보이..
Lecture : Machine LearningDate : week 7, 2024/04/15Topic : Classifier combination 1. Classifier combination 2. Voting3. Bagging4. Boosting5. Stacking 1. Classifier combination 1) Ensemble learning (앙상블 학습)- 좋은 성능을 얻기 위해 다수의 모델을 종합적으로 사용하는 것 - 약한 예측모형 weak learner : 랜덤하게 예측하는 것보다 약간 좋은 예측력을 지닌 모형 - 여러개의 약한 기본모형(week base model, base learner)을 결합하여 강한 모형(strong learner)을 생성- strong leaner를 이..
Lecture : Media Computation Date : week 7, 2024/04/15 Topic : Arrays and Structured Data 1. JavaScript Array 2. JavaScript Array vs Python List 3. Array functions 1. JavaScript Array (MDN) 배열(Array)이란 일반적으로 "리스트같은 객체(list-like objects)"라고 기술됩니다. 배열은 보통 리스트에 저장된 다수의 값들을 포함하고 있는 하나의 객체입니다. JavaScript 배열은 크기를 조정이 가능하고, 다양한 데이터 형식을 혼합하여 저장할 수 있습니다. 1) array 생성 - 대괄호 [ ]를 이용하여 array 객체 생성 - 하나의 array..