교사학습 단계

퍼셉트론(Perceptron) 구조

분석 방법 차이 iris 데이터셋의 결정경계를 분석기법을 달리해서 생성된 결정경계를 확인함으로써 분석되어지는 특징들의 차이를 눈으로 확인해 봅니다.

The Neural Network Zoo - Chart of Neural Networks https://bit.ly/2FGai7r

AdaBoost · ≒ AdaBoosting ≒ Adaptive Boosting · ≒ 에이다부스트 · 기계 학습 메타 알고리즘 · AdaBoost는 성능을 향상시키기 위하여 다른 많은 형태의 학습 알고리즘과 결합하여 사용할 수 있다. 다른 학습 알고리즘(약한 학습기, weak learner)의 결과물들을 가중치를 두어 더하는 방법으로 가속화 분류기의 최종 결과물을 표현할 수 있습니다. · AdaBoost는 이전의 분류기에 의해 잘못 분류된 것들을 이어지는 약한 학습기들이 수정해줄 수 있다는 점에서 다양한 상황에 적용할 수 있습니다(adaptive). http://bit.ly/34q8GG9 https://en.wikipedia.org/wiki/AdaBoost

교사학습의 목표· 예측변수를 기반으로 결과를 분류하거나 예측합니다.· 학습용 데이터 집합에 저장된 출력 데이터는 정답에 해당하는 목푯값(target)입니다.· 교사학습은 주어진 목푯값과 최대한 비슷한 값을 출력하는 예측 방법(예측 기법)을 찾아내는 것이 목표입니다.