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pbj0812의 코딩 일기

[통계] k-means 설명 / 코드 분석

1. 정의 k-평균 알고리즘(K-means algorithm)은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작한다. 이 알고리즘은 자율 학습의 일종으로, 레이블이 달려 있지 않은 입력 데이터에 레이블을 달아주는 역할을 수행한다. 이 알고리즘은 EM 알고리즘을 이용한 클러스터링과 비슷한 구조를 가지고 있다. 2. 절차 1) 초기 (군집의) 중심으로 k개의 객체를 임의로 선택한다. 2) 각 자료를 가장 가까운 군집 중심에 할당한다. 3) 각 군집 내의 자료들의 평균을 계산하여 군집의 중심을 갱신(update)한다. 4) 군집 중심의 변화가 거의 없을 때(또는 최대 반복수)까지 2) 와 3) 을 반복한다. * 군집의 수(k)는 미리 정해 주어야..
Machine Learning Lecture/잡지식 2019. 7. 7. 00:13
[Docker] 설치, 다운로드, 실행, jupyter notebook 연동, 삭제, 기타 등등

Docker 설치 우분투 환경 curl fsSL https://get.docker.com > docker.sh sudo sh docker.sh test sudo docker run hellow-world 아래 그림과 같이 나오면 성공 Docker 이미지 다운로드 https://hub.docker.com 에서 원하는 docker 이미지를 다운로드 혹은 아래 예제와 같이 명령어로 다운받을 수도 있음 docker pull deeplearningzerotoall/tensorflow Docker 이미지 확인 docker images Docker container 생성 및 실행 docker run -it --name tf_zerotoall -v /8TB_hard/pbj_tmp/:/home/pbj_tmp -p 288..
Machine Learning Lecture/잡지식 2019. 4. 29. 17:21
[머신러닝] MAP

* 머신러닝 탐구생활 -정권우 저 참고 Kaggle에서 평가척도로 사용되기도 한다. MAP = Mean Average Precision(모든 예측 정확도의 평균) 예측 결과가 아래와 같다면.. 1 0 0 1 1 1 0 (1:맞음, 0:틀림) 예측의 정확도는 1/1 0/2 0/3 2/4 3/5 4/6 0/7 이다. 이것을 평균하면 (1/1 + 2/4 + 3/5 + 4/6) / 4= 0.69 여기서 마지막의 4는 정답의 개수(1의 개수)를 나타낸다. ex1) 1 1 1 1 0 0 0 일 경우 예측 정확도는 각각 1/1 2/2 3/3 4/4 0/5 0/6 0/7 이며 평균을 구하면 (1/1 + 2/2 + 3/3 + 4/4)/4 = 1이 된다. 따라서 순서에 예민하다고 할 수 있다. * MAP@7은 최대 7개의..
Machine Learning Lecture/잡지식 2018. 11. 14. 00:46
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