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2015.03.07 21:19 Deep Learning

NMF(non-negative matrix factorization) 기법을 소개한다. 이 기법은 데이터내에 독립된 특성을 찾는데 사용한다. 많은 데이터 세트 내의 항목들은 미리 알기 어려운 다른 특성들과의 조합으로 생성되고 이러한 특성을 찾아 본다. 






이전 분류 방식

  

  - 베이지안 분류기 (Classification)

  - 의사결정트리

  - 지지벡터머신(SVM)

  - 군집 (Clustering)




비음수 행렬 인수분해 (NMF)


  - 행렬 준비 

    + 특성 행렬(feature matrix) : 가로줄에 각각의 특성을 가졌고 세로줄에 단어, 값들은 단어 특성의 중요도

     


    + 가중치 행렬(weights matrix) : 가로줄 타이틀, 세로줄 특성

      


    + 행렬 만들기 = 특성 행렬 * 가중치 행렬


  - 비음수 행렬 인수분해라 불리는 이유는 음수가 아닌 특성과 가중치를 리턴하기 때문이다. 모든 특성은 양수 값을 가져야 함을 의미한다.

  - 단어 출현 횟수와 같은 명사류 데이터뿐만 아니라 주식시장 데이터와 같은 숫자 데이터 문제에도 잘 어울린다.

  - 진행 : 행렬 준비 -> NMF 실행 -> 결과 출력    

     * 특성을 나누는 행렬을 만들고 필요없는 특성을 제거하면서 원하는 차원을 줄여서 원하는 것을 종합적인 결과를 출력함




<참조> 

 

 - 얼굴 인식

 - PCA, NMF



<참조>

- 파이썬 가상환경 만들기

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posted by peter yun 윤영식
2014.11.22 11:36 Deep Learning

  비오는 토요일 오전 강남 토즈타워에서 다섯분과 함께 머신 러닝 스터디를 시작한다. 

  모임 : https://www.facebook.com/groups/1511952519075217/  

  참여자 : 봉성주님, 서병선님, 김민기님, 이웅재님과 함께 한다. 

  기타 : 총 12주동안 http://www.it-ebooks.info/book/330/ 책을 1 챕터식 읽고 질문하고 답하기. 


  책의 서문에 나온 내용이다. 인터넷을 기반으로 하는 집단 지성 데이터를 수집하여 다양한 분야를 들여다 보는데 책의 목적이 있는 것 같다. 

 It covers ways to get hold of interesting datasets from many web sites you’ve probably heard of, ideas on how to collect data from users of your own applications, and many different ways to analyze and understand the data once you’ve found it.




1장 


  실제 생활에서 집단 지성은 어디에서 쓰는 것일까 예를 들어준다. 

  - 시장 예측

  - 금융 사기 탐지

  - 머신 비젼

  - 공급망 최적화

  - 주식 마켓 분석

  - 국가 안보 


  머신러닝

  - 클렌징이 중요하다. 

    + 클렌징은 누가 하는가? 데이터 마이닝

  - 이미 되어 있다고 가정하고 머신러닝을 수행한다. 

  

  


회고 


  하고 싶었던 것을 함께 할 수 있어서 좋다. 책이 나의 목적과 너무 잘 맞는다. 피부에 와 닿는 것을 경험할 수 있을 것 같다. 나에겐 신선한다. 




커뮤니케이션 방식 


  - slack 

  - github 저장소 : https://github.com/ML-Lounge/Collective-Intelligence

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