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Decision tree learning (결정 트리 학습법)

Source : https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B2%B0%EC%A0%95_%ED%8A%B8%EB%A6%AC_%ED%95%99%EC%8A%B5%EB%B2%95 Decision Tree (DT) 개요 Input과 output을 연결시켜주는 예측 모델로, regression의 문제인 경우 regression tree, classification 문제인 경우 classification tree로 불린다. DT는 시각적인 방법으로 의사 결정이 어떻게 진행되는지를 보여줄 수 있는 장점이 있다. Input과 output을 요구한다는 점에서 supervised learning이다. DT에서의 학습은 적절한 분할 기준에 따라 부분 집합들로 나누는 과정이고, 나뉘어진 자료 부분 집합에 다시 ..
Machine learning 2018. 6. 3. 17:35
Emotion Recognition Using Deep Neural Network and Extreme Learning Machine (2014)

Han, Kun, Dong Yu, and Ivan Tashev. "Speech emotion recognition using deep neural network and extreme learning machine." Fifteenth Annual Conference of the International Speech Communication Association. 2014. Abstract 1. Speech emotion recognition은 어떤 feature들이 의미가 있는지 파악하기 어려움.2. Deep Neural Networks (DNN)은 raw data에서 high-level feature를 추출하여서 speech emotion recognition에 효과적인 결과를 보여줌.3. Extrem..
Deep learning 2018. 5. 28. 17:04
Class Imbalance Problem in Data Mining : Review

Longadge, Rushi, and Snehalata Dongre. "Class imbalance problem in data mining review." arXiv preprint arXiv:1305.1707(2013). https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1305/1305.1707.pdf Classification of data becomes difficult because of unbounded size and imbalance nature of data. Class imbalance problem become greatest issue in data mining. Data의 imbalance함은 두개의 class 중 하나의 class를 더 많이 sampling해서 문제..
Machine learning 2018. 2. 27. 22:28
Deep learning 공부 유용 자료들

김성훈 교수님의 모두의 딥러닝 https://hunkim.github.io/ml/ 우재준님의 blog http://jaejunyoo.blogspot.com/2017/04/began-boundary-equilibrium-gan-1.html 이기창님의 blog https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/05/23/SVM/ 최성준님의 edwith 강의 http://www.edwith.org/deeplearningchoi Standford 수업 CS231n http://cs231n.stanford.edu/ Udacity deep learning 무료 강의 https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730 김태영님의 keras..
Deep learning 2018. 2. 11. 12:30
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