AI/Machine Learning (32) 썸네일형 리스트형 분류 모델 종류 (1) KNN (k-nearest neighbor) k-nearest neighbor는 데이터를 분류하고 새로운 데이터 포인트의 카테고리를 결정할 때 K 개의 가장 가까운 포인트를 선점하고 그중 가장 많이 선택된 포인트의 카테고리로 이 새로운 데이터를 분류하는 방법이다. k-nearest neighbor에서 고려해야 할 사항은 알고리즘의 핵심 부분이 대상 포인트와의 거리에 대한 측정이고, 이를 계산하는 방법으로 무조건 유클리드 거리 측정 방식을 사용하는 것을 자제해야 한다. 모든 데이터 열을 이처럼 같은 방식으로 처리하면 생각하지 못한 변수에 의해 오류가 생길 수 있으므로 거리의 제곱을 합산하기 전 각 카테고리에 대한 평균 거리를 빼고 계산하는 방식과 같은 다양한 거리 계산 알고리즘에 대한 논의가 필요하.. Google Colaboratory (II) 보호되어 있는 글입니다. Google Colaboratory (Colab) 1 보호되어 있는 글입니다. Transfer Learning (나만의 이미지 데이터) 보호되어 있는 글입니다. Transfer Learning 2 (Inception - v3) 보호되어 있는 글입니다. Transfer Learning 1 보호되어 있는 글입니다. RNN 3 보호되어 있는 글입니다. RNN 2 보호되어 있는 글입니다. 이전 1 2 3 4 다음
