IT블로그 썸네일형 리스트형 잠재요인 협업 필터링의 원리를 정리해보자 잠재요인 협업 필터링 : 사용자 - 아이템 평점 행렬에 잠재된 어떤 요인이 있다고 가정하고, 행렬 분해를 통해 그 요인을 찾아내는 방식을 말함 잠재요인이 뭔지 구체적 정의는 어렵다 행렬 분해 ? 원본행렬을 분해한 후 내적 곱 결과를 구한다. 사용자 - 잠재 요인 행렬 / 아이템 -잠재요인 행렬의 전치 행렬 (잠재요인 - 아이템 행렬) 로 분해된 데이터셋을 다시 내적 곱으로 결합하면서 사용자가 예측하지 않은 아이템에 대한 평점을 도출하는 방식을 이용한다. 행렬 분해로 추출되는 잠재요인이 어떤 것인지는 알 수 없지만, 예를 들어 영화 평점 기반의 사용자 - 아이템 행렬 데이터라면 영화가 가지는 장르별 특정 선호도로 가정할 수 있다. 즉, 사용자 - 잠재 요인 행렬은 사용자의 영화에 대한 선호도로, 아이템- .. 더보기 머신러닝 왕초보 - 붓꽃 품종 예측 import sklearn 파이썬에서 가장 만만하게 사용하는 붓꽃 데이터셋 사이킷런을 통해 해당 데이터로 머신러닝 모델을 만들어보자 붓꽃 데이터셋으로 붓꽃의 품종을 classification 해보자 ! 분류는 대표적인 지도학습이다 그러니까 예측하려는 애 (피처: feature) 가 정해져있는 머신러닝이다. 지도학습은 쉽게 말하면 정답이 주어져 있는 데이터로 먼저 컴퓨터를 학습 시킨 다음에 미지의 정답을 예측하는 방법이다. 데이터 세트를 아래 처럼 분류 한다 - 학습을 위한 학습 데이터 set - 머신러닝 모델의 예측 성능 평가를 위한 테스트 데이터 set 바로 코드를 처보자 ! import sklearn 1. sklearn 모듈을 import 한다 from sklearn.datasets import lo.. 더보기 이전 1 다음
