차원축소 (2) 썸네일형 리스트형 [ML] Partial Least Squares(부분 최소제곱법) 🔉해당 포스팅에서 사용된 자료는 고려대학교 산업경영공학부 김성범교수님의 Youtube 강의자료에 기반했음을 알려드립니다. 혹여나 출처를 밝혔음에도 불구하고 저작권의 문제가 된다면 joyh951021@gmail.com으로 연락주시면 해당 자료를 삭제하겠습니다. 감사합니다.(저작권의 문제가 되지 않도록 사진은 최대한 제가 직접 만든 자료로 대체했습니다 :) ) 이번 포스팅에서는 Feature Extraction의 방법 중 하나인 Parital Least Squares(부분 최소제곱법)에 대해 알아보려고 한다. 부분 최소제곱법은 Feature Extraction 방법 중에서도 Supervised한 방법에 속한다. 아니 Feature Extraction에서도 Supervised와 Unsupervised가 나누어.. [ML] Scikit-learn을 이용한 PCA 구현하기 이번 포스팅에서는 PCA에 대해 간단하게 알아보고 언제 PCA를 사용해야할지, 그리고 Scikit-learn 라이브러리를 이용해 PCA를 간단하게 구현해보는 내용에 대해 소개하려 한다. PCA에 대한 자세한 이론은 여기를 참고하자. 목차는 다음과 같다. 1. PCA란? 2. Scikit-learn 이용해 PCA 구현하기 1. PCA란? PCA란, Principal Components Analysis로 한국어로는 '주성분 분석'이다. PCA는 feature 개수가 너무 많을 때, 여러 feature들의 내재된(latent) feature를 추출하는 것이다. PCA를 본격적으로 소개하기 전에 feature selection(선택) 과 feature extraction(추출)의 차이점에 대해서 짚고 넘어가자... 이전 1 다음
