서포트 벡터 머신 개요 서트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 기계학습(Machine Learning) 분야에서 널리 사용되는 지도 학습(supervised learning) 알고리즘으로, 주로 분류(classification) 문제에 활용되지만 회귀(regression) 및 이상치 탐지(outlier detection)에도 …

SVM (서포트 벡터 머신) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM은 머신러닝 분에서 널리 사용되는 지도 학습 기반의 분류 알고리즘으로, 주로 이진 분류 문제에 사용되지만 다중 클래스 분류에도 확장 가능하다. SVM은 데이터 포인트를 고차원 공간으로 매핑하여 최적의 경계선(hyperplane)을 찾아 서로 다른 클래스를 효과적으…

회귀 문제 개요 회귀 문제(Regression Problem)는 머신러닝에서 지도 학습(Supervised Learning)의 대표적인 과제 중 하나로 입력 변수(특징)를 기반으로연속적인 수치형 출력값(목표 변수)을 예측하는 작업을 의미한다. 예를 들어, 집의 면적, 위치, 방 수 등을 바탕으로 집값을 예측하거나, 과거의 기온 데이터를 이용해 내일의 기온을…

math \text{ATA} = \frac{\text{총 매출액}}{\text{총 거래 횟수}} ` 예시: 계산 시 고려사항 1. 데이터 범위: 세금/배송비 포함 여부 명확히 정의 환불 또는 취소 거래 제외 2. 시간 단위: 일간/주간/월간 등 분석 목적에 맞는 기간 설정 3. 세분화 분석: 제품 카테고리별, 지역별, 고객 그룹별 계산 가능 마케팅 전략에서…

도함수 개요 도함수(derivative)는 수학에서 함수의 변화율을 나타내는 개념으로, 미적분학의 핵심 주제 중 하나이다. 특정 점에서의 순간적인 변화율이나 곡선의 접선 기울기를 계산하는 데 사용된다. 도함수는 물리학, 공학, 경제학 등 다양한 분야에서 응용되어 중요한 역할을 한다. 정의와 수학적 표현 극한을 통한 정의 도함수는 함수 의 점 에서의 변화율을…