예측 썸네일형 리스트형 [KNN] 3. Hyperparameters (하이퍼파라미터) in KNN [KNN] 3. Hyperparameters (하이퍼파라미터) in KNN 이전글보기: 2018/02/07 - [공부/Machine Learning] - [KNN] 2. K-Nearest Neighbor (K 최근접 이웃) Hyperparameter ?하이퍼 파라미터란, 일반적으로 머신러닝에서 어떠한 임의의 모델을 학습시킬때, 사람이 직접 튜닝 (설정) 해주어야하는 변수를 말합니다. Hyperparameters in KNNKNN 모델에서 사람이 직접 설정해주어야 하는 변수는 크게 두가지 입니다.첫째는, 데이터간의 거리를 나타낼 기준 Distance 둘째는, 모델에서 지정할 K의 값 1. Distance (거리)KNN 모델에서 데이터간의 거리는 중요한 지표이자 변수입니다. 왜냐하면, 거리를 어떻게 측정하고.. 더보기 [KNN] 2. K-Nearest Neighbor (K 최근접 이웃) [KNN] 2. K-Nearest Neighbor (K-최근접 이웃 알고리즘)이전글보기: 2018/02/01 - [공부/Machine Learning] - [KNN] 1. Classification (분류) vs Clustering (군집화) KNN 의 정의 KNN 이라 함은, K개의Nearest (가장 가까운)Neighbor (이웃)이라고 정의할 수 있습니다.이것이 어떤 말이냐 하면, 어떠한 임의의 새 데이터 t 가 있을때, 기존의 데이터들 중에서 t까지의 거리가 가장 가까운 k개의 데이터를 순서대로 선택하여, 그 선택받은 데이터들의 라벨에 따라 t의 라벨이 결정될 수 있다는 것입니다. 그림으로 보면 더 이해가 쉽게 됩니다.먼저 위와 같은 데이터들이 검은색과 파란색의 라벨을 가지고 분포한다고 가정합니다.. 더보기 이전 1 다음
