인공지능 썸네일형 리스트형 유전알고리즘(Genetic algorithms) 2018/02/24 - [딥러닝,패턴인식/패턴인식] - 의사결정트리 / 랜덤 포레스트 / 부스팅 / 배깅 (Decision Tree / Forest) part.12018/02/25 - [딥러닝,패턴인식/패턴인식] - 의사결정트리 / 랜덤 포레스트 / 부스팅 / 배깅 (Decision Tree / Forest) part.22018/02/25 - [딥러닝,패턴인식/패턴인식] - 의사결정트리 / 랜덤 포레스트 / 부스팅 / 배깅 (Decision Tree / Forest) part.3오늘은 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)에 대해서 정리해볼려고 한다. 여기서는 2진수로 접근하는 것이 아닌 10진수의 실제 정답을 찾는 방법으로 접근을 할 것이다. 유전알고리즘의 기본적인 시퀀스는 아래와 같다. 임이.. 더보기 의사결정트리 / 랜덤 포레스트 / 부스팅 / 배깅 (Decision Tree / Forest) part.1 오늘은 간단히 의사결정트리(DecisionTree) / 랜덤 포레스트(RandomForest)에 대해서 정리해보려고 한다. 1. Supervised(지도학습) VS Unsupervised(비지도학습) 랜덤트리/포레스트는 지도학습이다. 바로 정답을 알려주고 Training을 진행 후 Train된 모델을 이용하여 입력값에 대하여 출력값을 알아 맞추는 방법이다. 지도학습과 비지도학습에 따라서 다양한 알고리즘들이 존재 하며 지도학습은 Parametric과 Non parametric으로 구별할 수 있다. 2. Bootstrap (sample re-sampling) 랜덤트리/포레스트를 만들기 위해서는 많은 데이터에서 모델을 Training할 샘플을 뽑아야 한다. 부트스트랩은 샘플을 뽑는 방법 중 하나다. 간단히 생.. 더보기 이전 1 다음
