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• K-최근접 이웃 알고리즘 K-최근접 이..

  DISPLAYTITLE패턴 인식에서 수학 변수-최근접 이웃 알고리즘(또는 줄여서 수학 변수-NN)은 분류나 회귀에 사용되는 비모수 방식이다. 두 경우 모두 입력이 특징 공간 내 k개의 가장 가까운 훈련 데이터로 구성되어 있다. 출력은 수학 변수-NN이 분류로 사용되었는지 또는 회귀로 사용되었는지에 따라 다르다. 분류와 회...

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• K-nearest neighbors algorithm K-최근접..

  In pattern recognition, the k-Nearest Neighbors algorithm (or k-NN for short) is a non-parametric method used for classification and regression. In both cases, the input consists of the k closest training examples in the feature space. The output depends on whether k-NN is used for classification...

  출처 영어 위키백과
• 최근접 이웃 탐색 Nearest neighbor search, ..

  가장 가까운 우체국에 배정하는 프로그램이라는 의미에서 이를 우체국 문제라고 명명했다. 이 문제의 직접적인 일반화 문제로써는, k 개의 가장 가까운 점을 찾는 K-최근접 이웃 알고리즘이 있다. 보편적으로, M은 거리 공간이고 상이(相異)도는 대칭성을 갖고 삼각 부등식을 만족하는 거리 계측에 의해 표현된다. 이...

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• 기계 학습 Machine learning, 機械学習

  지식 베이즈 이론 모형화 인공 신경망 결정 트리 학습법 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm) 유전자 프로그래밍 가우스 과정 회귀 선형 분별 분석 K-최근접 이웃 알고리즘 퍼셉트론 방사 기저 함수 네트워크 서포트 벡터 머신 (support vector machine) 모수 추정 알고리즘 동적 프로그래밍 기댓값 최대화 알고리즘 생성...

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• 기계 학습 알고리즘 목록 Outline of machine learning

  분석 K 근접 이웃 퍼셉트론 방사 기저 함수 네트워크 서포트 벡터 머신 (support vector machine) 동적 프로그래밍 EM 알고리즘 베이즈 네트워크와 마르코프 임의장을 포함한 그래프 모형 몬테 카를로 방법 인공지능의 개요 활성화 함수 행동 인식 알렉스넷 알파고 알파고 제로 개념 학습 결정 트리 학습법 특징 (기계...

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• 랜덤 포레스트 Random forest, ランダムフォレスト

  차이들의 표준편차에 의해 정규화된다. 큰 중요도 점수를 가지는 변수는 작은 값을 갖는 변수보다 높은 순위의 중요성을 갖게된다. 랜덤 포레스트와 k-최근접 이웃 알고리즘과의 관계는 2002년, 이 린(Yi Lin)과 전용호(Jeon, Yongho)에 의해 조명되었다.기술보고서 인용 이웃 가중치 구조(weighted neighborhoods...

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• 선택 알고리즘 Selection algorithm, 選択アルゴリズム

  은 컴퓨터 과학에서 리스트나 배열에서 가장 작은 k번째 수를 찾는 알고리즘이다. 이러한 수를 k번째 순서통계량으로 부른다. 여기에는 최소, 최대, 중앙의 요소...데이터 배열의 경우 O(1)도 가능하다. '선택'이라는 것은 최근접 이웃과 최단 경로 문제와 같은 더 복잡한 문제들의 하위 문제로 취급된다. 수많은 선택...

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