Machine learning (3) 썸네일형 리스트형 기계학습 튜토리얼 chapter가 잘 정리되어 있어서 가져옴.여기 나와있는것이 다는 아니지만, 제목만 보면 기본필수들이라 봐야함. 원문 URL : http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/IAPR/researchers/MLPAGES/mltut.htm Assessing and Comparing Classification AlgorithmsCross Validation Andrew MooreThe Many Faces of ROC Analysis in Machine Learning Peter A. Flach, ICML'04ClassificationDecision trees Andrew MooreTutorial on Practical Prediction Theory for Classification John .. 퍼듀대 2011년 Machine Learning Summer School Youtube 동영상 리스트 : http://www.youtube.com/playlist?list=PL2A65507F7D725EFB&feature=view_all웹사이트 : http://learning.stat.purdue.edu/mlss/mlss/start (접속안됨)시간을 내서 한번은 봐야 할...서버접속이 안되니 강의노트는 다운받을 수 없음. 비모수 베이지안 모델(Bayesian Nonparametric Models) 기계학습(Machine Learning) 분야에서 통계나 확률적인 방법으로 접근하여 문제를 해결하려고 시도하는 것은 자연스러운 접근방법일 것이다. 이미 어떤 데이터를 학습시킬 것인지 그 데이터의 특성을 우리가 사전에 완전히 알고 있다면 모를까, 대부분 그렇지 않을 것이고 따라서 불확실성(uncertainty)을 데이터가 가지고 있다고 봐야하기 때문에 그 데이터를 커버할 수 있는 학습모델을 선정할 때에 가장 먼저 자연스럽게 떠오르는 것이 확률적 방법일 것이라 생각한다. 기계학습분야에서 통계적 방법을 사용하는 이유는, 데이터들이 가지는 어떤 특징들의 분포(distribution)를 보고 다음에 들어오는 새로운 데이터가 어디에 많이 포함되는지를 보고 그 데이터를 분류하기 위한것이다. 그런데.. 우리가 학습문제.. 이전 1 다음
