Source: Towards Data Science
이 기사에서는 k-Means의 자연스러운 확장으로서 Gaussian Mixture Model(GMM)을 소개합니다. 이는 분산과 Mahalanobis 거리를 통해 거리 측정 방식을 개선합니다. 하드 경계로 포인트를 클러스터에 할당하는 대신, GMM은 Expectation–Maximization을 통해 학습된 확률을 사용합니다.
실제 머신러닝처럼 보이는 학습 알고리즘을 구현하는 방법 The post The Machine Learning “Advent Calendar” Day 4: k-Means in Excel
지역 거리에서 전역 확률로 “The Machine Learning ‘Advent Calendar’ Day 3: GNB, LDA and QDA in Excel” 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다.
그 변형 및 개선 사항을 포함한 k‑NN 분류기 탐색. The post “The Machine Learning “Advent Calendar” Day 2: k‑NN Classifier in Excel” 가 처음 게시되었습니다.
이번 어드벤트 캘린더의 첫 번째 날은 가장 간단한 거리 기반 모델인 k‑NN regressor를 소개합니다. Excel을 사용하여 예측이 전적으로 …에 의존한다는 것을 탐구합니다.
