e10713 (R1)제14강(5.1)서포트벡터머신(SVM)-데이터 iris, 패키지(e1071) 이제 머신러닝 기법 중 하나인 서포트벡터머신(SVM, Support Vector Machine)에 대한 간단한 실습을 합니다. 사용되는 데이터는 유명한 붓꽃데이타 iris 이고, 패키지는 e1071입니다. install.packages("e1071") library(e1071) svm(Species~., data = iris) model_svm 2020. 12. 30. (R3)제08강_01 서포트벡터머신(SVM) 실행해 보기 -iris, e1071, caret 1995년에 Vapnik와 Cortes Support Vector Machine(SVM) 발표 참고서적: An Introduction to Statistical Learning with Applications in R "SVM의 초평면을 찾는 개념은 로지스틱회귀분석과 선형판별분석과 같은 고전적인 분류기법과는 명백히 다른 것처럼 보였다... 더욱이 비선형클래스 경계를 수용하기 위해 변수공간을 확장하는 Kernel을 사용하는 개념은 독특하고 귀중한 특징처럼 여겨졌다" "하지만 이후 SVM과 고전적인 다른 방법들 사이에 깊은 관련성이 있음이 드러났다" (ISLR 9장에서 인용) 저도 처음에 SVM 을 보면서 심지어는 말도 안된다고 생각했습니다. 초평면 SVM 공부를 하려면 제일 먼저 초평면이란 개념을 알아야 .. 2020. 11. 10. 7.1 나이브베이즈란? * "최대우도함수" "Maximum Likelihood Estimator"를 보다가 "likelihood"가 어디에 사용되는가? 에 대한 예제를 준비하다가 머신러닝의 한 기법인 "나이브베이즈("naivBayes")를 사례로 들면 되겠다는 생각에 정리해 보았습니다. 여기서는 iris 데이터의 경우를 예로 들었지만, 범주형데이터인 경우인 스팸메일인 경우 또는 Titanic 데이터를 정리하여 추후에 올릴려고 합니다. 베이지안은 과거의 이미 일어난 어떤 사건의 “사전확률”“사전 확률”을 알고 있을 때, 앞으로 어떤 사건이 일어날 확률(사후 확률)을(사후확률) 결정하는 이론입니다. 기초통계학에 나오는 베이즈 추론의 식은 다음과 같습니다. P(A|B)는 사건 B가 일어났을 때 사건 AA 가 일어날 조건부 확률을 말.. 2020. 8. 30. 이전 1 다음
