루키의 보석함

다음과 같은 날씨가 있다고 가정해봅시다. 비가 조금이라도 온 날을 1로 보구요.. 맑은 날을 0이라고 해보죠.. 그리고 나서 일정 기간의 데이터를 보고 앞으로 비가 올지 안올지를 예측해 보는 겁니다. 먼저 위의 날씨를 R의 벡터로 표시하면 다음과 같이 할 수 있을 것입니다. 앞으로의 날씨를 예측하는 부분의 알고리즘은 여기에서는 쉽게 다수결로 한다고 생각해 보겠습니다. k라는 수를 정하고, k값이 3이면 이전 3일 데이터를 가지고 1과 0중 더 많이 나온 것을 보고, 그날의 날씨를 예측해 보는 것이죠. 위 예에서는 1일에서 3일까지의 (0, 1, 1) 세개를 보고 1이 많으므로, 4일째도 1이 나온다고 예측한다는 것이죠. (즉, 비가 온다는 것입니다.) 한번 더 생각해볼까요? k값이 5이고, 위 그림의 9..

Christoper M. Bishop이 쓴 "Pattern Recognition and Machine Learning" 이란 책을 스터디하고 있습니다. 기계학습(Machine Learning)을 배워보기 위해서 살펴보고 있는데요. 책이 재미있으면서도 조금은 난이도가 있네요. 기계학습이란? 기계학습은 컴퓨터가 학습할 수 있도록 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 의미합니다. 이를 통해 다양한 패턴 인식이나 예측등을 수행할 수 있겠죠. 기계학습을 하기위해서는 수학적 배경 지식들이 중요한데요. 이 책에서도 1장에서 베이즈확률(Bayesian probabilities)와 함께 정규분포를 다룬 Gaussian Distribution 등 여러가지 이야기들이 나오고 있습니다. 앞으로 계속 하나씩 정리해 보도록 하죠. ..