Mindmap-Galerie 컴퓨터 데이터 마이닝 코스
기본 분류 방법, 고급 분류 방법, 기본 클러스터링 방법 등을 포함한 데이터 마이닝 과정에 대한 마인드 맵입니다.
패턴 인식
기계 학습 알고리즘 엔지니어 스킬 트리
머신러닝 알고리즘 엔지니어
기계 학습을 위한 기본 회귀 알고리즘
신경망 모델의 일반적인 유형 및 응용
신경망 및 딥러닝 순환 신경망
신경망과 딥러닝 컨볼루셔널 신경망
신경망과 딥러닝의 기초
앙상블 학습
계층적 클러스터링
데이터 수집
분류
기본 분류 방법
결정 트리
유형
ID3: 정보 획득 기반
C4.5: 정보 획득률 기준
CART : 지니지수 기준
일반적인 알고리즘
열대우림
AVC 목록을 기반으로 트리 구축
보트
교체를 통한 리샘플링
나이브 베이즈
전제: 각 속성은 서로 독립적입니다.
규칙 기반 분류
IF-THEN 규칙
추출 규칙
의사결정트리에서 직접 추출
샘플에서 추출: 순차 커버리지 방법
모델 평가 및 선택
평가하다
혼동 행렬
정확도, 오류율, 민감도, 특이성, 정밀도, 재현율, F-측정값
홀드아웃 방법, 교차 검증, 부트스트랩
선택하다
가상 테스트
ROC 곡선
분류 정확도 향상
배깅
부스팅
랜덤 포레스트
고급 분류 방법
베이지안 신념 네트워크
방향성 비순환 그래프 조건부 확률 테이블
인공 신경망
역전파 알고리즘
지원 벡터 머신SVM
선형 SVM
비선형 SVM
빈번한 패턴에 따른 분류
게으른 학습: KNN, CBR(사례 기반 추론)
다른 방법
유전자 알고리즘 CA
준지도 학습 방법
자가 훈련 협동 훈련
전이 학습
클러스터링
기본 클러스터링 방법
분할 방법
k-평균
k-센터
팸
PAM 개선
클라라, 클라란스
계층적 접근 방식
응축하다
BIRHC(증분 클러스터링)
카멜레온(동적 모델)
나뉘다
밀도 기반 클러스터링
DBSCAN
클러스터링 평가 방법
클러스터링 추세 추정
홉킨스 통계
클러스터 수 결정
경험적 방법
팔꿈치 방법
m번 교차 확인
클러스터링 품질 결정
외부 방법
비큐베드
내장 방법
윤곽계수
고급 클러스터링 방법