[ 一日30分 인생승리의 학습법] [머신러닝] 분류 알고리즘 한 페이지 정리(로지스틱회귀, SVM, KNN,
2023.04.01 16:57
[ 一日30分 인생승리의 학습법] [머신러닝] 분류 알고리즘 한 페이지 정리(로지스틱회귀, SVM, KNN,..
| 구분 | 로지스틱회귀 | SVM | KNN | 결정트리 | 앙상블 |
| 정의 | 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 개별 관측치가 어느 집단에 속하는지 확률을 계산하여 분류 | 데이터들을 가능한 멀리 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면 기반 분류 | 새로 입력된 데이터를 거리기반으로 클래스를 설정하여 분류 | 의사결정규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 그룹을 몇 개의 소그룹으로 분류 | 여러 개의 분류기를 결합하여 성능 개선 |
| 개 념 도 |
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| 주요 개념 |
- 선형분리
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-마진최대화
-커널(데이터 차원수 늘림. 선형커널, RBF커널)
-초평면, 서포트벡터, 마진 |
-하이퍼파라미터(k)값을 어떻게 설정하느냐가 성능을 좌우
-유클리드거리
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- 해석이 쉬움
- 배치학습만 가능
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- 학습과정 병렬화 가능
- 랜덤포레스트
- 배깅, 부스팅
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[출처] https://zhining.tistory.com/87
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