classification (2) 썸네일형 리스트형 [선형대수학] 선형대수와 머신 러닝 3 [선형 분류와 로지스틱 회귀] 선형 분류$($Classification$)$는 머신 러닝의 중요한 문제 중 하나로, 주어진 데이터를 미리 정의된 카테고리$($클래스$)$로 분류하는 알고리즘입니다. 이번 포스팅에서는 선형대수학이 선형 분류 문제에 어떻게 활용되는지와 선형 분류의 대표적인 방법인 로지스틱 회귀$($Logistic Regression$)$에 대해 자세히 알아보겠습니다. 1. 선형 분류의 개념: 선형 분류는 입력 데이터를 미리 정의된 여러 클래스 중 하나로 분류하는 작업을 의미합니다. 입력 데이터는 다차원 벡터로 표현되며, 선형 분류 모델은 데이터를 분류하는 데에 사용되는 가중치와 편향으로 이루어진 선형 함수를 학습합니다. 선형 분류는 많은 응용 분야에서 사용되며, 스팸 메일 필터링, 이미지 분류, 의료 진단 등에 활용됩니다.. [선형대수학] 선형대수와 머신 러닝 0 수학적 토대로 더 나은 예측 모델 구축하기 선형대수학은 머신 러닝에 필수적인 수학적 토대 중 하나입니다. 이 블로그 포스트에서는 선형대수학이 머신 러닝에서 어떻게 활용되는지 다양한 예시와 함께 알아보겠습니다. 선형대수학이 제공하는 강력한 도구들은 머신 러닝 알고리즘의 개선과 데이터 분석의 효율성 증대에 큰 기여를 합니다. 1. 선형 회귀$($Linear Regression$)$: 선형 회귀는 입력 변수와 출력 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 데에 자주 사용됩니다. 선형 회귀 모델은 선형대수학의 기본 개념을 활용하여 최적의 회귀선을 찾습니다. 특히, 최소제곱법$($Least Squares Method$)$은 잔차의 제곱합을 최소화하여 가장 잘 맞는 회귀선을 찾는데 사용됩니다. * 잔차$($residual.. 이전 1 다음
