Source: Towards Data Science
이 기사에서는 거리와 이웃, 도달 가능 거리, 최종 LOF 점수라는 세 가지 간단한 단계로 LOF를 탐구합니다. 아주 작은 데이터셋을 사용하여 두 개의 이상치가 우리에게는 명백해 보이지만 알고리즘마다 완전히 다르게 인식될 수 있음을 확인합니다. 이는 비지도 학습의 핵심 아이디어를 드러냅니다…
DBSCAN은 매우 간단한 아이디어, 즉 각 점에 가까이 사는 이웃이 얼마나 있는지를 세는 것으로 우리가 얼마나 나아갈 수 있는지를 보여줍니다. 포스트 “The Machine Learning ‘Advent Calendar’ Day 1”.
Isolation Forest는 기술적으로 보일 수 있지만, 그 아이디어는 간단합니다: 무작위 분할을 사용해 포인트를 격리합니다. 포인트가 빠르게 격리되면 이상치이며, 만약 m...
Ridge와 Lasso 회귀는 종종 선형 회귀의 더 복잡한 버전으로 인식됩니다. 실제로 예측 모델은 정확히 동일합니다. What ch...
이 기사에서는 Excel에서 로지스틱 회귀를 단계별로 직접 재구성합니다. 게시물 “Machine Learning ‘Advent Calendar’ Day 12: Logistic Regression in Excel”을 참고하세요.
