Classification algorithms
Classification algorithms 관련 문서
0102
랜덤 포레스트
랜덤 포레스트 또는 랜덤 결정 포레스트는 분류, 회귀 및 기타 작업을 위한 앙상블 학습 방법으로, 훈련 과정에서 다수의 결정 트리를 생성하여 작동한다. 분류 작업에서 랜덤 포레스트의 출력은 가장 많은 트리가 선택한 클래스이다. 회귀 작업에서 출력은 트리들의 예측값의 평균이다. 랜덤 포레스트는 결정 트리가 훈련 세트에 과적합하는 경향을 보정한다.
퍼셉트론
기계 학습에서 퍼셉트론은 이진 분류기의 지도 학습을 위한 알고리즘이다. 이진 분류기는 숫자 벡터로 표현된 입력이 특정 클래스에 속하는지 여부를 판별할 수 있는 함수이다. 이것은 선형 분류기의 일종으로, 즉 가중치 집합과 특징 벡터를 결합한 선형 예측 함수를 기반으로 예측을 수행하는 분류 알고리즘이다. ## 역사 ![마크 I 퍼셉트론 기계, 퍼셉트론 알고리즘...