[AI/알고리즘] 인공지능 알고리즘 2일차

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[ 19 : 02 ~ 19 : 54 ] 

 

  

2일차 강의를 시작하셨습니다. 그리고, 어제 늦으셨던 일을 셀프디스(?)하시면서 강의를 시작하셨습니다.

분류와 군집의 차이!

분류는 기준을 가지고 집단을 나누는 것이라면, 군집은 거리가 가까운 것으로 집단을 나눕니다. 나눈다 보다는 가까운것끼리 뭉쳐 집단이 되는것이 군집입니다.

그리고 강의자료의 K-means 군집분석 실습을 진행하였습니다. 실습코드를 직접 작성하지는 않고, 이미 작성되어있는 코드를 활용하여 실습을 하였습니다.

실습 자료로 받은 우분투 가상 파일을 vertual Box에서 가져와 실행합니다.

그리고 터미널을 열어 실습을 진행하였습니다.    

<사진 1>  cd(경로변경)

<사진 2> 컴파일

컴파일을 다 하면 Test의 결과를 보기 위해 실행을 하여 파일에 결과를 써 주도록 하겠습니다.

<사진 3> Test결과보기

소스코드를 설명 해 주셨습니다.

가상머신 안에도 코드가 있으며, 주석을 추가한 실습코드를 공유드라이브에 공유 해 주셨습니다.

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[ 20 : 05 ~ 20 : 54 ] 

 

k NN분류  

k NN분류에 대해 수업을 이어가셨습니다. 

코드에 대한 설명을 조금 해 주셨고 나머지는 개인적으로 코드를 분석해보고 실습을 해 보도록 시간을 주셨습니다.

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[ 21 : 10 ~ 21 : 52 ] 

 

  

Naive Bayes 분류

조건부 확률과 베이즈 이론

//오늘 강의는 Code를 보고 분석하는 시간이 길었기 때문에 기록을 할 부분이 많지는 않았습니다.