데이터 과학과 머신러닝에서 차원 축소는 분석 및 모델링의 성능을 높이기 위해 매우 중요한 과정이다. 그 중 선형 판별 분석(LDA, Linear
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[태그:] DataAnalysis
주성분 분석(PCA) 완벽 활용 가이드: 데이터 차원 축소 알고리즘의 이해와 Python 구현
데이터 과학과 머신러닝에서는 고차원의 데이터가 문제 해결의 중요한 요소이다. 그러나 차원이 클수록 계산 비용이 증가하고, 과적합(overfitting)의 위험이 커질 수 있다.
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데이터 사이언스에서 사용하는 데이터 축소: 주요 알고리즘 정리
데이터 사이언스에서는 종종 매우 큰 데이터 세트를 다루게 된다. 그러나 데이터가 클수록 처리 속도가 느려지고, 분석의 복잡성이 증가할 수 있다.
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Comprehensive Guide to Noise, Bias, and Variance in Loss Functions: Impact on AI Model Performance and Relationships
The Loss Function is a critical tool in the training process of machine learning models, used to evaluate the accuracy
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The Ultimate Guide to Loss Function: Essential Concepts, Formulas, and Their Impact on AI Model Performance
In our previous post, we explored the characteristics that define a good algorithm. Now, let’s delve into one of the
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Mixed Data Learning: Leveraging Various Data Types in Machine Learning
When building a machine learning model, the types of data used can vary widely. One approach to handling this variety
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[Python] Jupyter Notebook and Jupyter Lab Shortcuts Guide
Jupyter Notebook and Jupyter Lab are essential tools for data scientists and developers. Using shortcuts in these environments can significantly
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Pitfalls of Statistics – Simpson’s Paradox
The Subtleties of Statistics Statistics uniquely deal with uncertainty and randomness, distinguishing it sharply from other mathematical topics that are
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Convex Hull: 인공지능에 기하학 적용하기
Convex Hull(컨벡스 헐)은 계산 기하학의 기본 개념으로서 인공지능, 컴퓨터 그래픽스, 로보틱스 등 여러 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 이 포스트에서는Convex
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Particle Filters: Solving Non-Linear and Non-Gaussian Estimation Problems
Particle Filters are a powerful Sequential Monte Carlo method used to address non-linear and non-Gaussian estimation challenges. This approach has
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