Learning ML

Reference Implementations

• https://hunkim.github.io/ml/
• https://www.dataquest.io/

Temp

첫 번째 글과 이전 글에서 머신러닝 문제는 먼저 주어진 데이터에 대한 가정을 하고, 해당 가정을 만족하는 best hypothesis를 찾는 문제라고 언급한 적이 있다. Clustering 문제 역시 Machine Learning 문제이므로 데이터에 대한 가정을 먼저 해야하고, best hypothesis를 찾는 과정을 거친다. 따라서 각각의 서로 다른 clustering algorithm들은 서로 다른 assumption을 가지고 있으며, 해당 assumption을 가장 잘 만족하는 function parameter를 계산하는 과정이다. 앞으로 설명하게 될 알고리즘들에 대한 설명을 읽을 때 데이터에 대해 어떤 가정을 하였는지 꼼꼼히 확인하면서 읽으면 알고리즘을 이해하기 한결 수월할 것이다.

Machine Learning 스터디 clustering