nonlinear models
한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2022년 한 해동안 머신러닝을 공부하고 있습니다. 이번 시간에는 가장 기초가 되는 선형 모델과 함께 위한 비선형 모델을 소개했습니다. 대부분의 데이터가 비선형이기 때문에 선형의 한계를 벗어나기 위해 다항변환과 커널을 이용합니다. 강의에서 하나를 빼먹었는데요, PCA는 데이터 값의 영향을 크게 받기 때문에 Stand
Tag: PCA
PCA of X features with Y
PCA는 데이터의 숨겨진 패턴을 드러내줍니다. Feature Space의 데이터 분포 중 가장 넓게 분포한 것부터 찾아주기 때문에 X Feature들만으로는 보기 어려운 패턴을 찾을 수 있습니다. X 인자들의 분포 패턴에 Y feature를 얹어서 그려봅시다. Feature engineering을 위한 실마리를 찾고자 합니다. 1. 데이터 이번 예시는