xwMOOC 기계학습

기계학습 알고리즘(Algorithm)

학습목표

• 기계학습 알고리즘 범주를 살펴본다.
• 데이터 마이닝 분야 가장 영향력 높은 알고리즘을 살펴본다.

1. 기계학습 알고리듬 범주 ¹

컴퓨터 기계가 학습을 하는 것은 흥미로운 주제로 5가지 패러다임으로 페드로 박사님께서 범주화하셨습니다.

• 기호주의자(symbolist) : 역추론(inverse deduction) → 전문가 시스템(Expert System)
• 연결주의자(connectionist) : 역전파(backpropagation) → 신경망/딥러닝
• 진화론자(evolutionist) : 유전자 프로그래밍(genetic programming) → 유전자 알고리듬(Genetic Programming)
• 베이즈(Bayesian) : 베이즈 추론(Bayesian inference) → 깁스 표집, MCMC
• 유사주의자(analogizer) : 통계적 학습(Statistical Learning) → 지지도 벡터 머신(Support vector machine)

2. 데이터 마이닝 10대 알고리즘 ²

1. C4.5
2. SVM: Support Vector Machines
3. Apriori
4. K-Means
5. EM: Expectation Maximization
6. PageRank
7. AdaBoost : Bagging and Boosting
8. kNN: k-Nearest Neighbors
9. Naïve Bayes
10. CART: Classification and Regression Trees