[ML] 2. 머신러닝의 주요 4가지 알고리즘

멋쟁이 사자처럼  AI스쿨 7기 오늘코드 박조은 강사님의 수업자료 및 내용을 바탕으로 포스팅하였습니다.

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1. 머신러닝의 주요 4가지 알고리즘

 1) 분류: 범주형, 지도학습

 2) 회귀: 수치형, 지도학습

 3) 군집화: 범주형, 비지도학습

 4) 차원축소: 수치형, 비지도학습

 

지도학습과 비지도학습의 차이는 정답유무이다.

정답이란 레이블이 되어 있는가를 의미한다.

 

위 4가지 중에서도 핵심은 분류와 회귀이다.

 

2. 지도학습의 알고리즘(분류와 회귀)

1) 선형회귀

분류 X, 회귀 O

 

2) 정규화

분류 X, 회귀 O

 

3) 로지스틱 회귀

분류 O, 회귀 X

 

4) 서포터 벡터 머신(SVM)

분류 O, 회귀 O

 

5) 커널 기법 적용 서포터 벡터 머신

분류 O, 회귀 O

 

6) 나이브 베이즈 분류

분류 O, 회귀 X

 

7) 랜덤포레스트

분류 O, 회귀 O

 

8) 신경망

분류 O, 회귀 O

 

9) k-최근접 이웃 알고리즘(k-NN)

분류 O, 회귀 O

 

출처: 머신러닝 도감(아키바 신야, 스기야마 아세이, 테라다 마나부 저), 오늘코드 박조은 님

 

Q. 분류로 할 수 있는 일?

  - 고객이 자주 하는 질문 분류

  - 스팸 메일 분류

  - 제품의 성능 판단 시 합격/불합격 분류

  - 접수된 민원 처리 부서 분류

 

Q. 회귀로 할 수 있는 일?

  - 기간별 매출액

  - 재고량

  - 판매량

  - 강수량

  - 기온

  - 광고의 클릭률

  - 서버의 트래픽 양

  - 원유 가격

 

출처: 오늘코드 박조은 님

 

3. 비지도학습의 알고리즘(군집화와 차원축소)

1) 주성분분석

차원축소 O, 군집화 X

 

2) 잠재의미 분석

차원축소 O, 군집화 X

 

3) 음수 미포함 행렬 분해

차원축소 O, 군집화 X

 

4) 잠재 디리클레 할당

차원축소 O, 군집화 X

 

5) k-평균 알고리즘

차원축소 X, 군집화 O

 

6) 가우시안 혼합 모델

차원축소 X, 군집화 O

 

7) 국소 선형 임베딩

차원축소 O, 군집화 X

 

8) t-분포 확률적 임베딩

분류 O, 회귀 X

 

출처: 머신러닝 도감(아키바 신야, 스기야마 아세이, 테라다 마나부 저), 오늘코드 박조은 님

 

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🔗 참고자료

오늘코드 박조은 강사님 강의자료

http://www.yes24.com/Product/Goods/84809164