스파르타 내일배움캠프 다양한 머신러닝 모델

Support vector machine (SVM) 

강아지와 고양이를 구분하는 문제를 푼다고 가정하면 구분하는 문제를 푸는 것은 분류 문제(Classification problem)이고 분류 문제를 푸는 모델을 분류기(Classifier)라고 부른다. 

각 그래프의 축을 특징이라고 부르고 각 고양이, 강아지와 그래프에 그린 빨간 벡터를 Support vector라고 부른다. 그리고 그 벡터의 거리를 Margin이라고 부른다 Margin이 넓어지도록 모델을 학습시켜 휼륭한 Support vector machine을 만들 수 있다.

 

k-Nearest neighbors (KNN)

 

KNN은 비슷한 특성을 가진 개체끼리 군집화하는 알고리즘이다.예를 들어 하얀 고양이가 새로 나타냈을 떄 일정 거리안에 다른 개체들의 개수를 보고 자신의 위치를 결정하게 하는 알고리즘이다. 

 

Decision tree (의사결정나무)

스무고개와 같은 방식이다 단순한 계산으로 처리가 가능하다. 

 

Random forest

의사결정나무를 여러개 합친 모델이다. 각각의 의사결정나무들이 결정을 하고 마지막에 투표를 통해 최종 답을 결정하게 된다.