KNN imputer
knn_imp = KNNImputer(n_neighbors=2, weights="uniform") imputed = knn_imp.fit_transform(df2.loc[:, ['age', 'measurement']].values) pd.DataFrame(imputed, colum...
knn_imp = KNNImputer(n_neighbors=2, weights="uniform") imputed = knn_imp.fit_transform(df2.loc[:, ['age', 'measurement']].values) pd.DataFrame(imputed, colum...
유형: 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘. 목적: 클러스터링(Clustering) 문제 해결. 작동 원리: 데이터를 K개의 클러스터로 그룹화합니다. 클러스터의 중심(centroid)을 결정하고, 각 데이터 포인트를 가장 가까운 클러스터 중심...
경사 하강법 Non-convex 경우 Gradient Descent를 활용하여 해(Loss가 가장 낮은)를 찾아 감 대부분의 non-linear regression 문제는 closed form solution이 존재하지 않음 Closed form solution이 ...
Classification 뿐만 아니라 Regression 사용 가능 residual을 최소화 하는게 목적! Overfitting문제.. Subsampling 가능 복원 추출이 아...
Gaussian Naïve Bayes는 지도 학습에 속하는 확률적 분류 알고리즘 중 하나입니다. Naïve Bayes 분류기의 한 형태로, 특히 연속적인 데이터를 다룰 때 사용됩니다. “Gaussian”이라는 이름은 이 알고리즘이 각 클래스의 연속적인 특성들이 가우시안(정규) 분포...