분류기에 대한 기본 이론 수확한 과일이 사과인지 감인지 분류하는 방법은 무엇이 있을까? 사람이 직접 분류 기계가 자동으로 분류 누가봐도 2번이 효율적으로 보이겠지만, 2번 방법을 사용하기 위해서는 기계의 오차를 최소화 할 수 있도록 정확한 분류 기준이 필요하다. 이를 위해서는 수확되는 사과와 감을 관찰하고, 특성에 관한 데이터를 수집하여 두 종류의 과일을 분류할 수 있는 모델을 만들어야 한다. 수확한 과일에 대한 2종류의 데이터를 수집하여 이를 기준으로 수확한 과일을 점으로 찍어 나타내본 결과 위와 같은 분포가 나타났다고 하자. 사과와 감을 가장 잘 분류할 수 있는 경계선, 즉 최적의 Class Boundary 를 찾는 것이 우리의 목표이다. 베이지안 분류기 (Bayesian Classifier) 정의 ..

Classification (분류) 한 장의 이미지를 알고리즘에 입력해주면, 그 이미지가 어떤 클래스 라벨에 속하는지를 알려주는 것 객체 검출과 생체 인식 등에 이용된다. 대표적인 분류(Classifier) 알고리즘 Bayes Classifier K-NN Neural Net SVM Decision Tree Pattern Recognition : 패턴 인식 패턴인식의 처리 과정 Machine Lerning → Pattern Recognition → Classification K-means 클러스터링 알고리즘에서는 데이터를 나누기 위해 패턴을 찾는다. 패턴 인식의 Basic Approach 1. 템플릿 정합법 패턴의 원형을 저장해 두고 데이터간의 상관계수나 거리를 계산하는 방법 2. 신경망 접근법 신경망 접..