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1. 앙상블(Ensemble) 기법과 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 스태킹(Stacking)

안녕하세요, 허브솔트에요. 저희 데이터맛집의 허브솔트 첫 글 주제로 앙상블이 당첨됐네요...! 요새 캐글의 상위권 메달을 휩쓸고 있는 대세 알고리즘이 앙상블 기법을 사용한 알고리즘의 한 종류인 XGBoost라죠? 머신러닝의 성능을 극대화하고 보완하는 앙상블은 그만큼 중요하고 의미가 있습니다. XGBoost도 추후에 다뤄보도록 할게요. 우선 큰 갈래를 잡고 시리즈로 연재를 해보도록 하겠습니다. 그럼 달려봅시다 빠샹 가. 앙상블(Ensemble)이란? - 백지장도 맞들면 낫다. 머신러닝 또한! - 말 그대로 앙상블입니다. 머신러닝을 위한 다양한 학습 알고리즘들을 결합하여 학습시키는 것으로, 예측력의 보완은 물론, 각각의 알고리즘을 single로 사용할 경우 나타나는 단점들을 보완하죠. 위키피디아에서는 앙상블..

기계학습 2022.04.15
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HMM, pymc3, forward, 자연어, MCMC, reinforcement, 몬테카를로, Monte-Carlo, 앙상블, 빅데이터, 역전파, Bayesian, NLP, Modeling, 강화학습, 빅데이터 분석기사, 분석기사, 밑바닥부터시작하는딥러닝3, 베이지안, 머신러닝,

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