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작성일: 2022. 8. 14. 일요일
내용: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 5주차
혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝
# | 진도 | 기본 미션 | 선택 미션 |
1주차 (7/4 ~ 7/10) |
Chapter 01 ~ 02 | 코랩 실습 화면 캡쳐 하기 | Ch.02(02-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 |
2주차 (7/11 ~ 7/17) |
Chapter 03 | Ch. 03(03-1) 2번 문제 출력 그래프 인증샷 | 모델 파라미터에 대해 설명하기 |
3주차 (7/18 ~ 7/24) |
Chapter 04 | Ch. 04(04-1) 2번 문제 풀고, 풀이 과정 설명하기 | Ch.04(04-2) 과대적합/과소적합 손코딩 코랩 화면 캡쳐하기 |
4주차 (7/25 ~ 7/31) |
Chapter 05 | 교차 검증을 그림으로 설명하기 | Ch.05(05-3) 앙상블 모델 손코딩 코랩 화면 인증샷 |
5주차 (8/8 ~ 8/14) |
Chapter 06 | k-평균 알고리즘 작동 방식 설명하기 | Ch.06(06-3) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 |
기본 미션
K-평균 알고리즘 작동 방식 설명하기
* 하이퍼 파라미터라고 하는 K ( 클러스터의 수 ) 가 정해진 상태이어야 함.
K 개의 point ( N 차원의 공간에서 ) 를 초기에 랜덤으로 설정하고 이 point 를 클러스터의 중심, centroid 로 설정한다.
각 샘플들에게서 가장 가까운 centroid 를 찾으면 K 개의 클러스터가 만들어지는데, 이 때 각 클러스터에 속한 샘플들의 평균을 계산하고, 이 평균 값을 새로운 클러스터의 중심으로 설정한다.
이 작업을 반복한다. 클러스터가 변하지 않을 때까지!
끝
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