문돌이 존버/데이터 분석
2021. 7. 26.
핸즈온 머신러닝 2 복습하기(챕터 9: 비지도 학습)
비지도 학습 8장에서 가장 널리 사용되는 비지도 학습 방법인 차원 축소를 살펴보았다. 9장에서는 크게 아래의 비지도 학습 알고리즘을 배울 예정이다. 1. 군집(clustering) 비슷한 샘플을 클러스터로 모은다. 군집은 데이터 분석, 고객 분류, 추천 시스템, 검색 엔진, 이미지 분할, 준지도 학습, 차원 축소 등에 사용할 수 있다. 2. 이상치 탐지(outlier detection) '정상' 데이터가 어떻게 보이는지 학습한다. 그 다음 비정상 샘플을 감지하는 데 사용한다. 예를 들어, 제조 라인에서 결함 제품을 감지하거나 시계열 데이터에서 새로운 트랜드를 찾는다. 3. 밀도 추정(density estimation) 데이터셋 생성 확률 과정(random process)의 확률 밀도 함수(probabil..
