Tabular data2 Tree-based-model(트리 기반 모델) Bagging & Boosting 이해하기- Tabular data Tabular data를 공부하면서 연속적으로 포스팅하는 글입니다. 이전 포스팅 참고 2번째 포스팅은 tree-based-model에 대해 설명하려 합니다. 제가 거의 처음 데이터 과학 분야를 공부할 때에는 언제 딥러닝을 쓰고 언제 tree model을 쓰는지 잘 몰랐습니다. 이번 포스팅은 데이터에 대한 제 생각에 대해 적어보는 정도고, tree-based model을 완벽하게 수식으로 설명하는 글이 아니라 직관적인 이해를 돕는 글입니다. 1. Tabular data를 추론하는 문제 2. Tree-based model Bagging Boosting 3. Tree-based model 고찰 1. Tabular data를 추론하는 문제 지난번 포스팅에서 Tabular data가 뭔지 알아봤습니다. 그럼 이제.. 2022. 6. 21. Tabular data란? Tabular data 이해하기 최근에 주식 데이터를 다루게 되면서 TimeSeries data와 Tabular data에 관심이 가 공부했던 것들을 정리 해보려고 합니다. 아직 저도 많이 부족한지라... 제가 생각한 것이 틀리면 지적해주세요. 1. Tabular data란? 2. Tabular data 이해하기 (연구동향) 1. Tabular data란? 우선 Tabular data가 뭔지 알아야겠죠? 저는 data를 크게 2가지로 나눌 수 있다고 생각합니다. 1. 정형 데이터 (Tabular) 2. 비정형 데이터 (이미지, 텍스트, 음성...) 위에서 말한 대로 Tabular data는 그냥 정형 데이터입니다. 우리가 흔히 보는 데이터 베이스에 table 형태의 행과 열로 표현되는 데이터입니다. tabular data의 유명한 예제.. 2022. 6. 13. 이전 1 다음
