Classifier 알 수 있습니다.
이런 것들 사실은 만들기 위해서 만들어 봤지만, 잘 만들기 위해서는 알아 볼 필요성이 있습니다. 최적화 분류, 분류 경계선 x가 하나의 랜더베리어블 일때, 키의 분포에 따라 유무 키큰 사람 키 작은 사람 없는 사람 다 가, 오라고 해서, 키에 계산이 가능하리라 생각됩니다. 노말을 따른닥 가정을 하면 노말을 하면 피엑스 바 피엑스, 파라미터들을 추정을 해서 넣어 줄 수 있을 것 입니다. 예를 들면, 있고, 없고 키만 활용하는 것이 아니라 키와 지역, 200개 정도의 다큐멘트를 가지고 벡터의 길이를 제어보니, 29717 유니크 워드가 있었습니다. 오케이요. 사람들이 쓰는 단어들이 다양 합니다. 클래스는 파지티브와 내가티브가 있습니다. 나이브 베이지 클래시 파이어 베리어블이 정의됩니다. 배그오브워드라는 말이 ..
2018. 1. 22.
Motivation
머신러닝 기계학습, 많이 활성화된 이유가 데이터가 축적이 되었고, 공개되어 있고, 처리할 수 있는 능력이 생겼습니다. 보면 다양한 신문정보라던지 소셜 네트워크, 머신의 로그 데이터도 사용됩니다. 주가지수의 변동 스페셜 정보 이런것들도 많이 쓰이고 있습니다. 이런 정보들을 특성에 맞춰서 본다고 하면 텍스트, 네트워크, 타임 시리즈, 시계열 기반의 데이터가 있습니다. 이미지 데이터도 있습니다. 주가 지수, 마켓의 상태는 어떠한가, 번호판 자동으로 인식해서 문을 열어주는 시스템이 있습니다. 번호판을 인식하는 것 페이스북하거나 트위터하느 것들, 팔로우하면 좋을 것들, 추천되서 나오는 것들, 로봇들을 행동을 결정합니다. 헬리콥터가 날아가고 있을때, 인버티드 그런 행동들을 현실화가능합니다. 요약하고 정리하고 군집하..
2018. 1. 22.
