유승훈

Udacity의 Machine Learning 강의 중 알고리즘을 스스로 공부하는 파트에서 AdaBoost를 공부하다가 Youtube 강의를 기반으로 해서 여러 글들을 보고 정리한 내용입니다. 유튜브 강의 Adaboost는 크게 세 가지 Concept로 설명할 수 있습니다. 영상에서는 이전에 했던 Decision Tree나 Random Forest와 비교하여 설명하고 있습니다. 첫번째는 Random Forest는 완전히 성장하고, 미리 정해진 깊이가 없는 의사결정나무를 만드는 반면, AdaBoost는 하나의 Node와 두개의 Leaves를 갖는 Tree를 만듭니다. 이 Tree를 Stump라고 합니다. AdaBoost는 Stump들로 이루어진 Forest입니다. 물론 개별 Stump들은 좋은 분류기는 아..

강의에서 예전 그림책 중에 선택에 따라 페이지가 넘어가면서 스토리가 진행되는 책 얘기를 하면서 세 알고리즘을 직접 공부하고, 코드를 돌려 결과를 비교하는 과제를 냈습니다. 원래는 세 알고리즘 중 하나만 공부하면 되는데, 세개 다 보기로 했습니다. 공부 내용은 Udacity 카테고리가 아니라 Machine Learning 카테고리에 올려두었습니다. Random Forest Random Forest Udacity의 Machine Learning 강의 중 알고리즘을 스스로 공부하는 파트에서 Random Forest를 공부하다가 Youtube 강의를 기반으로 해서 여러 글들을 보고 정리한 내용이다. 유튜브 강의 링크 이번 글에서 설 seunghuni96.tistory.com AdaBoost AdaBoost Ud..

Udacity의 Machine Learning 강의 중 알고리즘을 스스로 공부하는 파트에서 Random Forest를 공부하다가 Youtube 강의를 기반으로 해서 여러 글들을 보고 정리한 내용입니다. 유튜브 강의 링크 이번 글에서 설명할 Random Forest는 Decision Tree를 기반으로 하는 알고리즘입니다. Decision Tree는 몇가지 단점을 가지고 있습니다. 그 중 가장 큰 문제가 Overfitting인데, 가지치기를 하더라도 완벽하게 해결되지는 않습니다. 따라서 Decision Tree를 여러개 만들어서 결과를 합치는 앙상블 방식을 활용합니다. 앙상블 모델에도 여러가지 종류가 있는데, Decision Tree를 Base Model로 하는 것이 Random Forest입니다. Ran..

컴퓨터의 로컬 폴더와 깃허브의 Repository를 연결하는 방법에는 두 가지 방식이 있습니다. 1. 로컬 폴더에서 git bash로 깃허브의 Repository와 연결 2. 깃허브의 Repository에서 내 컴퓨터로 Clone하는 방법 1. 로컬 폴더에서 git bash로 깃허브의 Repository와 연결 깃허브의 Repository에서 주소를 복사합니다. 그 다음 업로드하고자 하는 로컬 폴더에서 Git Bash를 엽니다. git init git add git commit -m git remote add origin git push origin master 하지만 이렇게 Push를 하면, Error: failed to push some refs to hint: Updates were rejected..