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머신러닝 분류기

• Regression Analysis
• k-Means Clustering
  • scree plot
• k-Nearest Neighbors(KNN)
• Ridge, Lasso

Regression Analysis

선형 회귀와 로지스틱 회귀는 같은 기본 수식을 사용하지만 선형은 연속된 값 Y를 찾는 반면, 로지스틱은 분류 결과를 찾는다. 즉, 0 또는 1의 값을 도출한다.

그림으로 잘 설명한 선형/로지스틱 회귀, 이 사람의 그림으로 쉬운 설명에 감동해 책 『Grokking Algorithms』도 구매해서 읽음

로지스틱 회귀는 전통적으로 two-class classification에 제한적이다. 분류가 2 종류를 초과할 경우 LDA^{Linear Discriminant Analysis} 알고리즘이 주로 선호되는 linear classification technique이다.

k-Means Clustering

(통계학 도감, 2017)

scree plot

(Wikipedia)

적당한 군집 갯수를 결정하기 위해 스크리 플롯을 사용한다. 급격히 구부러지는 지점 kinks가 최적의 군집 갯수다. k-Means 또는 주성분 갯수를 구하기 위한 PCA에서도 사용한다.

k-Nearest Neighbors(KNN)

k개의 최근접 이웃 사이에서 가장 많은 항목으로 분류. ‘가까움’은 유클리드 거리^{Euclidean distance} 주로 사용. scikit-learn에서는 분류/회귀 모두 제공. 복잡한 벡터에서 k가 클수록 오버피팅이 줄어들어 부드러운 경계가 생긴다.

(Classification of Hand-written Digits)

Ridge, Lasso

Linear Regression

• L2 정규화 Ridge
• L1 정규화 Lasso^{least absolute shrinkage and selection operator}