K-Means++ 개념 정리
K-Means 알고리즘은 제일 처음 k개의 centroids를 선택하기 위해 임의의 데이터 포인트를 지정하였습니다. 그러나 이렇게 랜덤하게 k개의 centroids를 선택하게 되면 optimal cluster가 아닌 suboptimal cluster를 구성하게 될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하는 K-Means++ 알고리즘에 대해서 알아봅시다.
ReadK-Means Clustering(K 평균 군집화) 개념 정리
현실 세계에서 만나게 되는 데이터에 항상 label이 주어지는 것은 아닙니다. 이러한 unlabeled 데이터에 숨겨진 패턴을 찾아내고 구조화하는 머신러닝 기법을 비지도학습(Unsupervised Learning)이라고 합니다. 비지도학습 알고리즘 중 가장 널리 알려진 K-Means 클러스터링 알고리즘에 대해서 알아봅시다.
ReadNaive Bayse(나이브 베이즈) 개념 정리
베이즈 정리를 바탕으로 임의의 데이터 포인트가 주어졌을 때 특정 클래스로 예측될 확률을 계산하는 나이브 베이즈 모델에 대해서 알아봅시다
ReadProduction Line Analysis(생산 라인 분석) 개념 정리
생산구성요소를 공정 순서에 따라 연속적으로 배치하는것을 생산 라인이라고 합니다. 이러한 생산 라인에 대한 개념과 생산 라인을 효율적으로 구성하는 절차에 대해서 알아봅시다.
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