[ADsP 13주차] 강의요약

https://teamsparta.notion.site/12-d999e78128f74dd49d176475f027a2f9

[스파르타코딩클럽] 12. 정형 데이터 마이닝 개요 | Notion

 

 

데이터 마이닝

모형평가

분류분석

군집분석

연관분석

 

 

지도학습 답안지 다 알려주고 딥러닝 학습

 

비지도 학습 그냥 데이터 넣어 컴터가 알아서 분류

 

 

 

 

 

 

 

부트스트랩,   데이터 적어도 5개 뽑았어 사용하고 다시 넣어둠 (리샘플링)  중복 나오는거 허용. 혼자서 할 수 있음  

복원추출을 통해 여러 개 샘플 생성  모집단 특성 추정

 

계층별 K-겹 교차 검증 // 각각의 폴드에 대해 을 k번 학습 평가과정 반복

 

 

 

 

 

 

최대우도추정법

우도: 모델이 데이터를 얼마나 잘 설명해주는지 보여주는 것. 크면 좋은 것  

 

최후추정치: 그 데이터에 가장 잘 맞는 추정치다.

 

 

일반회귀분석과 어떤 차이가 있는지  차이점 로지스틱 회귀분석 

 

로지스틱은 시그모이드 함수가  뒤에 붙는 구나. 0 부터 1사이 값으로 나오게 해준다 

 

연산형 데이터가 들어와서 이산형이 나오는 게 일반회귀분석과 다른 점.

 

 

로짓은  오즈에 로그값을 씌워놓은 것.

 

오즈는 확률을 숫자로 표현한 것.

 

추후  로그 씌우는게 분포 로 가기 때문 

 

 

예제 설명부분만 읽기!!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

맞고 틀린지 계속 질문 던짐. 순수도 증가 포인트 어떤 건지 확인하는것도 포인트