https://kkokkilkon.tistory.com/77 Linear Regression / 선형 회귀분석 Linear Regression / 선형 회귀분석 지도학습 중 예측 문제에 사용하는 알고리즘이다. 예측 문제란 기존 데이터를 기반으로 생성된 모델(여기서는 회귀모델)을 이용하여 새로운 데이터가 들어왔을 때 어떤 '값'이.. kkokkilkon.tistory.com

https://medium.com/@omicro03 정민수 – Medium Read writing from 정민수 on Medium. Every day, 정민수 and thousands of other voices read, write, and share important stories on Medium. medium.com

https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=pdc222&logNo=221392083706&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F vanilla RNN 구현 코드리뷰 최근에 개인적으로 하는 딥러닝 구현 프로젝트에서 기본적인 deep neural networks 학습 코드를 작성하고 ... blog.naver.com https://gruuuuu.github.io/machine-learning/lstm-doc/# 호다닥 공부해보는 RNN 친구들(1) - RNN(Recurrent Neural Networks) Overview호다닥 공부해보는 시리즈가 2편째가 되었습니다. 이번에는 머신러닝의 꽃이라고도 불리는 RNN을 들고 왔습니다. 다음..

- LightGBM과 GBDT의 차이점 --> Light라는 말이 여기서 파생되어 나오지 않았나 생각함.. Feature와 Row의 수를 정보손실을 최소화하며(Light하게) 줄여주기 때문에? --> 그러면 일반 GBDT 모델들은 (XGBoost) 해당 기능이 없다는 말이고.. One-Hot인코딩 같은걸 하면 일일이 분기하면서 내려가서 늦었던건가? - GOSS : Gradient-based One-Side Sampling - EFB : Exclusive Feature Bundling https://towardsdatascience.com/what-makes-lightgbm-lightning-fast-a27cf0d9785e What makes lightGBM lightning fast? Understand..

https://eehoeskrap.tistory.com/286 P문제와 NP문제(NP-hard) 답이 YES 아니면 NO로 반환되는 문제를 결정 문제라고 한다. 예를 들어, 'a는 b의 배수인가?'와 같은 질문은 결정 문제이다. P와 NP 모두 결정 문제의 분류에 해당한다. P 문제는 결정 문제들 중에서 쉽게 풀리는.. eehoeskrap.tistory.com https://ko.wikipedia.org/wiki/NP-%EB%82%9C%ED%95%B4 NP-난해 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백과, 우리 모두의 백과사전. NP-난해, NP-hard는 NP에 속하는 모든 판정 문제를 다항 시간에 다대일 환산할 수 있는 문제들의 집합이다. 다시 말하면, NP-난해는 적어도 모든 NP 문제만큼은 어려..

Paper https://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf Overview https://zereight.tistory.com/254 Ensemble(앙상블) 학습이란? (필사) feat. 랜덤포레스트,XGBoost, LightGBM (파이썬 머신러닝 완벽가이드 발췌) - 개요 앙상블 학습을 통한 분류는 여러개의 분류기를 생성하고 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 최종예측을 도출하는 기법을 말합니다. 어려운 문제의 결론을 내기위해 여.. zereight.tistory.com Code Structure https://www.slideshare.net/slideshow/embed_..