Machine Learning스터디

• 스터디 구성원 : 권영기
  
• Coursera의 Machine Learning (Andrew Ng 교수) 강의를 기본으로 공부한다.
  
• 강의 사이트
  
• 요즘은 Machine Learning in Action 이라는 책을 보고 있음. 영어A 강의 듣기 싫어서 그럼
  

• MachineLearning스터디/Introduction
  
• MachineLearning스터디/LinearRegressionWithOneVariable
  
• MachineLearning스터디/LinearRegressionWithMultipleVariables
  
• MachineLearning스터디/Octave
  
• MachineLearning스터디/LogisticRegression
  
  머신러닝 인 액션
  
  

1. 목적을 고려해야 한다.
   
   만약에 목적 값(target value)을 예측하려고 한다면 지도 학습 방법(Supervised Learning)을 살펴보고, 그렇지 않다면 비지도 학습 방법(Unsupervised Learning)을 살펴보라.
   
   지도 학습 방법
   
   목적 값이 이산적인 값인가?
   

   분류 방법(Classification)
   

   목적 값이 연속적인 값인가?
   

   회귀(Regression)
   
   
비지도 학습 방법

데이터가 이산적인 무리에 알맞은가?

군집화(Clustering)

무리에 알맞은 정도를 수치적으로 평가?

밀도 추정(Density estimation)


2. 보유하고 있는 데이터를 고려해야만 한다.
   
   속성이 명목형인가?
   속성이 연속형인가?
   속성내 누락된 값이 존재하는가?
   
   왜 존재하는가?
   
오류 데이터(Outlier)가 존재하는가?

1. 데이터 수집
   
2. 입력 데이터 준비
   
3. 입력 데이터 분석
   
4. 알고리즘 훈련
   
   기계 학습이 이루어지는 부분.
   
5. 알고리즘 테스트
   
   만족스럽지 못하면 1로 돌아간다.
   
6. 사용하기.
   

• numPy 설치 방법.
  64bit window를 사용하는 유저는 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy에서 설치하면 됨.
  
  
• matplotlib 설치.
  http://matplotlib.org/downloads.html
  http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib 을 통해서 필요한 것을 추가로 설치해주면 된다.
  Requires numpy, dateutil, pytz, pyparsing, six, and optionally pillow, pycairo, tornado, wxpython, pyside, pyqt, ghostscript, miktex, ffmpeg, mencoder, avconv, or imagemagick.
  

 	createBranch() pseudo code

	check if every item in the dataset is in the same class

		if so return the class label

		else

			find the best feature to split the data

			split the dataset

			create a branch node

				for each split

					call createBranch and add the result to the branch node

			return branch node

• 양자화 : 연속적인 아날로그 데이터를 처리하기 위해 중복되지 않는 여러 개의 구간으로 나누어 처리.
  데이터를 어떻게 분할하고, 데이터 분할을 언제 멈추어야 하는가?
  ID3 Algorithm