Ch 3 기계 학습과 인식
특징 벡터 각 특징들을 모아서 하나의 vector로 만든 것, 차원으로 표현한다. x=(x1, x2, x3, .... , xd) -> d차원 특징 벡터를 가짐 원-핫 인코딩: 집합의 크기를 벡터의 차원으로 하고, 표현하고 싶은 인덱스에만 1을 부여하고, 나머지는 0으로 하는 것. SVM: 유명한 기계 학습 모델 fit: 학습 predict : 예측 train:모델 학습용 test: 모델 측정용 규칙기반: 코딩으로 조건을 통해 분류, 비효율적 기계학습: 분류는 직접, 규칙만들기는 자동으로 딥러닝: 신경망 방식, 분류와 규칙만들기 모두 자동화 +데이터 수집도 자동화? 머신러닝의 과정: data수집-> feature 추출-> model 생성 -> predict overfit(과잉 적합): 오류를 과하게 허용하..
2023. 10. 7.
