Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 3줄 논문
- 나는리뷰어다
- 코딩테스트
- 프로그래머스
- eda
- pytorch
- 파이썬
- Recsys-KR
- 엘리스
- 스택
- Python
- 알고리즘
- 입문
- Machine Learning Advanced
- 튜토리얼
- DFS
- 협업필터링
- 큐
- 나는 리뷰어다
- Segmentation
- Image Segmentation
- 추천시스템
- TEAM EDA
- hackerrank
- TEAM-EDA
- MySQL
- Semantic Segmentation
- 한빛미디어
- DilatedNet
- Object Detection
Archives
- Today
- Total
목록의사결정나무 (1)
TEAM EDA
Decision Tree (의사결정나무)
Note: 이번 내용은 Jaeyoon Han님의 자료를 저희 스터디원이 진행 한 발표내용을 중심으로 추가적인 discussion을 정리했습니다. 의사결정나무의 개념과 추가적인 내용 및 파이썬 코드에 관한 부분은 아래의 링크를 참고하시기 바랍니다. 개인적으로 이해한 내용으로 작성한 자료니 틀린 부분이나 모르는 부분은 댓글로 남겨주시기 바랍니다!!! 의사결정나무는 마치 스무고개를 하듯이 Rules에 의해서 Predictors로 Target을 예측하는 모델입니다. 위의 내용에서 Play Golf라는 목적값을 예측하기 위해서 날씨(Outlook), Temp(온도) ,습도(Humidity), 바람(windy)의 4가지 요소를 나누는 것입니다. 오른쪽 그림에서 예를 들면 Outlook이 Sunny이고 Windy가 ..
TEAM EDA /EDA 1기 ( 2018.03.01 ~ 2018.09.16 )
2019. 9. 10. 12:43