Linear Regression는 간단해 보이지만, 현대 머신러닝의 핵심 아이디어인 손실 함수, 최적화, 그래디언트, 스케일링, 그리고 해석을 소개합니다.

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”.

많은 소프트웨어 시스템에서 모든 데이터가 데이터베이스 안에만 존재하는 것은 아닙니다. 때때로 CSV, TSV, 스프레드시트와 같은 구조화된 파일에 저장되며, 실제로는…

이 기사에서는 LOF를 세 가지 간단한 단계, 즉 거리와 이웃, 도달 가능 거리, 최종 LOF 점수를 통해 탐구합니다. 작은 데이터셋을 사용하여 우리는 살펴봅니다.

Isolation Forest는 기술적으로 보일 수 있지만, 그 아이디어는 간단합니다: 무작위 분할을 사용해 포인트를 격리합니다. 포인트가 빠르게 격리되면 이상치이며, 만약 m...

소개 데이터는 오늘날 비즈니스에서 가장 중요한 자산 중 하나가 되었습니다. 기업들은 운영을 명확히 이해하고, 고객이 무엇을 원하는지 알기를 원합니다.

이 기사에서는 Gaussian Mixture Model을 k-Means의 자연스러운 확장으로 소개하며, 분산과 Mahalanobis 거리를 통해 거리 측정 방식을 개선합니다.

개요 Excel 파일을 깔끔하고 공유 준비가 된 PDF로 변환하는 것이 느리거나 복잡한 과정일 필요는 없습니다. GroupDocs.Conversion Cloud SDK를 사용하면…

소개 많은 사람들이 Excel을 학교에서 배운 기본 스프레드시트 도구에 불과하다고 생각하지만, 그것은 조용히 가장 접근하기 쉬운 방법 중 하나가 되었습니다…

소개 많은 기업에게 반복적인 작업은 많은 시간을 차지합니다. 월간 보고서를 준비하고, 다양한 출처의 데이터를 통합하며, 지저분한 데이터를 정리하는 등…

실제 머신러닝처럼 보이는 학습 알고리즘을 구현하는 방법 The post The Machine Learning “Advent Calendar” Day 4: k-Means in Excel

소개 웹에서 표 형식 데이터를 표시하는 것은 종종 어려울 수 있습니다. Excel 스프레드시트는 데이터 조직 및 분석에 강력하지만, 그들의 nativ...