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https://github.com/zhlli1/Customer-Purchase-Prediction-/blob/master/shutterfly.ipynb https://github.com/salinaaaaaa/machine-learning-predict-customers-next-purchase/blob/master/predict-purchase.ipynb GitHub - salinaaaaaa/machine-learning-predict-customers-next-purchase: Machine Learning to predict a customer's next purchase - Machine Learning to predict a customer's next purchase - Fulfills many..

excelsior-cjh.tistory.com/180 06. 합성곱 신경망 - Convolutional Neural Networks 이번 포스팅은 핸즈온 머신러닝 교재, cs231n 강의를 가지고 공부한 것을 정리한 포스팅입니다. CNN에 대해 좀 더 간략하게 알고 싶으신 분들은 아래의 링크를 참고하면 됩니다. 간략한 설명 : 합성 excelsior-cjh.tistory.com introduction-to-deep-learning.pdf 가중치를 최적화하는 방법을 함. 층 layer, network라는 것이 나옴. 2. 네트워크 구조가 만들어진다는 것을 눈여겨 볼 필요가 있다. 지금까지 원 하나를 만드는 구조(머신러닝) 이 원 하나를 엄청나게 많이 만들어서 협업하게 만들겠다. 하나의 노드, 유닛을 자세히..

| new-h.example.ipynb 임계치 0.5로 기준을 해서 확률 판단 이진분류법 0으로 가거나 1로 가거나! ​ PPT SVM 데이터를 판단할 때 분류가 이루어진다면 어떻게 분류선을 만들 것인가. 수직이 되는 상태편 점을 기준으로 선을 그리는 것. 그 거리를 마진이라고 하는데 그 마진이 최대화인 곳을 찾는 것. 그래야 더 잘 찾음. 노란선은 파란선보다 마진이 작기 때문에 일반화 기능이 떨어진다는 것. ​ 커널 SVM 직선으로 하려니까 답이 안나옴. 분류하고 싶은데 단순한 직선으로는 나오지 않아서 새로운 차원으로 이동 변환해서 분류를 하는것. 차원이 높아지면 공간이 생기면서 거리가 멀어지게 됨 변환작업이 있어서 연산량이 많은데 커널함수가 빠르게해줌 ​ 특히 스케일처리에 영향을 받음. 스케일처리 필..