인공신경망
기계학습(Machine Learning)유형- 인공신경망 기법이 가장 대표적- Supervised Learning과 Unsupervised Learning으로 나누어짐 인공신경망 - 알파고가 사용한 기법 - 사람의 신경세포를 본따 만듬. - 데이터를 통한 학습과정을 통해 일반화된 패턴을 찾아내서, 예측, 분류 등 의사결정 문제를 해결하는데 적용할 수 있는 기법 - 독립변수와 종속변수 간 결합관계(=가중치)를 추출하여 모형을 구축 - Supervised Learning (종속변수가 이미 정해져 있는 데이터를 이용하여 학습 하기 때문) 인공 신경망의 구조 - 은닉층이 존재한다는 것이 인공신경망 구조의 가장 큰 특징 - 즉, 바로 입력층과 출력층이 연결되어 있지 않다. (회귀분석과의 차이) - 입력층에는 독립..
독립변수 -종속변수에 영향을 주되, 다른 변수들에 의해 영향 받지 않는 변수들에-주로 x로 표현 종속변수 - 결정된 독립변수의 값의 변화에 영향을 받는 변수- 주로 y로 표현 회귀분석(regression analysis) - 독립변수들과 종속변수 간 존재하는 관련성 분석- 관측된 자료에서의 함수적 관계를 통계적으로 추정하는 방법- 종속변수가 연속형일 때 사용 -> 어떤 값을 예측할 때 사용 1. 선형회귀(linear regression) - 가장 대표적인 회귀분석 기법- 선형 예측 함수를 사용하여 회귀식을 모델링.- 기울기를 데이터로부터 추정하여 예측모형 구축- 독립변수의 수에 따라 단순 선형 회귀, 다중 선형 회귀로 구분- 일반적으로 최소제곱법을 사용하여 모형 구축 -오차의 제곱이 가장 작아지는 기울기..