AI가 알려주는 IT지식

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 분류(Classification)와 회귀(Regression) 분석을 위한 지도학습 알고리즘 중 하나입니다. SVM은 데이터를 분류하는 최적의 결정 경계(Decision Boundary)를 찾는 데 중점을 둡니다. 이 알고리즘은 훈련 데이터의 클래스를 나누는 최적의 초평면(Hyperplane)을 찾는 것으로서, 이 초평면을 기반으로 새로운 데이터를 분류합니다. 1. 서포트 벡터(Support Vectors): 서포트 벡터는 클래스 간 경계에 가까이 위치한 훈련 데이터 포인트들을 의미합니다. SVM은 이 서포트 벡터들을 기반으로 결정 경계를 찾습니다. 즉, 결정 경계는 서포트 벡터들과의 거리를 최대화하면서 찾게 됩니다. 2. 마진(Ma..

의사결정나무(Decision Tree)는 데이터를 분석하고 분류 또는 회귀 작업을 수행하는 데 사용되는 강력한 머신 러닝 알고리즘 중 하나입니다. 의사결정나무는 트리 구조를 사용하여 여러 개의 의사 결정 규칙을 통해 데이터를 분할하고 예측하는 방법입니다. 이 알고리즘은 데이터를 분할하고 분류하는 과정에서 특정 기준에 따라 트리를 구성하며, 이를 통해 데이터를 예측하고 분류합니다. 1. 의사결정나무의 원리: 의사결정나무는 트리 구조를 형성하며, 각 내부 노드(internal node)는 데이터의 특징(feature)을 기반으로 분할되고, 각 잎 노드(leaf node)는 클래스 레이블을 나타냅니다. 학습 알고리즘은 특징 공간(feature space)을 반복적으로 분할하여 데이터를 가장 잘 분류할 수 있는..

나이브 베이즈(Naive Bayes)는 통계학과 머신 러닝에서 분류 문제를 해결하기 위한 간단하면서도 효과적인 확률적 분류 알고리즘 중 하나입니다. 이는 베이즈 이론을 기반으로 하며, 각 특징(Feature)이 독립적이라는 가정에 기초하여 분류를 수행합니다. 1. 베이즈 이론(Bayes' Theorem): 베이즈 이론은 조건부 확률을 계산하는 데 사용됩니다. 주어진 사건 B가 발생했을 때, 사건 A가 발생할 조건부 확률을 계산합니다. 2. 나이브 베이즈 분류(Naive Bayes Classification): 나이브 베이즈 분류는 특징들 사이의 조건부 독립 가정을 기반으로 합니다. 이는 각 특징이 주어진 클래스에 대해 조건부로 독립적이라는 가정을 함으로써 간단한 모델을 만듭니다. 이 가정은 실제 데이터에..