1. 개요 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 종속 변수가 범주형(categorical)일 때 사용하는 지도 학습(Supervised Learning) 알고리즘입니다. 특히 이진 분류(Binary Classification) 문제에서 널리…
크루스칼 알고리즘은 최소 비용 신장 트리(MST, Minimum Spanning Tree)를 찾는 알고리즘으로, 그리디(탐욕법, Greedy) 알고리즘을 기반으로 동작합니다. 그래프의 모든 정점을 최소…
엘라스틱넷(Elastic Net) 회귀는 릿지 회귀(Ridge)와 라쏘 회귀(Lasso)의 장점을 결합한 모델입니다.즉, L1 정규화(라쏘)와 L2 정규화(릿지)를 동시에 적용하여 변수 선택과 가중치 축소를…
비교 항목릿지 회귀 (Ridge Regression)라쏘 회귀 (Lasso Regression)정규화 방식L2 정규화 (제곱합 ∑βj2\sum \beta_j^2∑βj2)L1 정규화 (절댓값 합 (\sum과적합 방지가능 (모든 계수를…
라쏘 회귀(Lasso Regression)는 선형 회귀(Linear Regression)에 L1 정규화(Regularization)를 추가한 모델입니다.라쏘(Lasso)는 Least Absolute Shrinkage and Selection Operator의 약자로, 변수 선택(Feature Selection)…
릿지(Ridge)는 머신러닝과 통계에서 사용되는 릿지 회귀(Ridge Regression) 또는 릿지 정규화(Ridge Regularization) 를 의미합니다. 이는 선형 회귀(Linear Regression)의 일종으로, 과적합(Overfitting)을 방지하기…
TSMC, 미국 애리조나에 1000억 달러 투자해 반도체 공장 5곳 건설 결정, 총 대미 투자 1650억 달러 규모.트럼프, 반도체 관세 부과…
차원 축소(Dimensionality Reduction)는 고차원의 데이터를 저차원의 공간으로 변환하는 기법입니다. 이는 데이터의 중요한 정보를 최대한 유지하면서 불필요한 정보(노이즈)를 제거하고, 계산 효율성을…
1. XAI(설명 가능한 인공지능)란? XAI(eXplainable AI, 설명 가능한 인공지능)는 인공지능 모델이 내린 결과와 의사결정 과정을 사람이 이해할 수 있도록 설명할…
Scikit-learn은 파이썬에서 머신러닝을 위한 대표적인 라이브러리로, 다양한 머신러닝 알고리즘을 간편하게 활용할 수 있도록 지원합니다. 1. 특징 간편한 사용: 직관적인 API…