[SQL] 데이터베이스

📚 데이터 삽입/삭제/수정 ✅ 데이터 삽입 INSERT INTO [테이블] ([컬럼1], [컬럼2], [컬럼3]) VALUES([컬럼1의 값], [컬럼2의 값], [컬럼3의 값], [컬럼1의 값], [컬럼2의 값], [컬럼3의 값], [컬럼1의 값], [컬럼2의 값], [컬럼3의 값], .....) • INSERT INTO 에서 정의한 컬럼의 수와, VALUE 부분의 각 컬럼 값들에 들어가는 리스트 인자의 수가 동일해야 함 예시 ) CREATE TABLE tmp_1( number INT, name VARCHAR(20), type VARCHAR(10)); -- 값 넣기 INSERT INTO tmp_1 (number, name, type) VALUES (10, 'a', 'aa'),(25, 'b', 'bb')..

2022.11.02 11:59

[머신러닝] SVM 개념

📚 SVM ✅ 개요 https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine#/media/File:Svm_separating_hyperplanes_(SVG).svg • 2010년 전후로 많이 사용되었는데 정형 데이터에 대해서는 앙상블 기법, 비정형 데이터에 대해서는 인공신경망이 등장하면서 상대적으로 사용 빈도가 감소했다. • 주로 분류 문제에 많이 사용된다. 관측치를 벡터로 변환해서 공간상의 점으로 표현하고 그 점들을 구분하는 여러 개의 hyperplane(직선) 중에서 최적의 직선을 찾는 방식으로 학습한다. • n차원 공간(피쳐가 n개가 있는 경우)에 대한 하이퍼플레인은 다음과 같이 표현된다. 즉 위와 같이 2차원 공간에서는 직선의 형태가 되고 b0, b1, b2와..

2023.12.05 14:36

[머신러닝] 데이터 불균형/ Oversampling 개념

📚 Imbalanced Dataset ✔ 데이터 불균형 : 이진 분류 문제에서 특정 클래스의 관측치가 상대적으로 더 많은 경우. 이러한 경우에는 majority에 대해서는 예측을 잘 진행할 수 있으나, minority class에 대해서는 예측 성능이 떨어진다. ✔ 예시 : fraud detection, 질병 예측, 신용불량자 예측, 기기 고장 예측, spam detection → 이러한 task는 minority class를 정확하게 예측하는 것이 더 중요하다. 하지만 대부분의 데이터에는 majority class의 샘플이 훨씬 많다. 📌사용하는 평가 지표 데이터 불균형이 심할 경우에 평가 지표로 accuracy를 사용하는 것은 바람직하지 않다. 전체 데이터에서 majority class가 90%인 경..

2023.12.01 09:03

[머신러닝] 하이퍼 파라미터 튜닝/ Cross validation 개념

📚 Hyperparameter란 일반적으로 모델에서 학습을 통해서 값이 결정되는 값을 파라미터라고 한다. 이 중에서 사용자가 값을 결정할 수 있는 파라미터를 하이퍼 파라미터라고 부른다. 하이퍼파라미터는 여러 가지 값을 대입해 보면서 최적의 값을 선택해야 한다. 이렇게 파라미터 값을 변경하면서 최적 값을 찾는 과정을 "모델 튜닝" 이라고 부른다. 📌주의점! 하이퍼 파라미터 튜닝 시, test set을 사용해서는 안된다. Test set은 모델의 최종 성능 평가를 위해서 사용되므로 모델의 학습 과정에서는 절대 사용되어서는 안된다. 따라서 validation set을 추가하여 사용해야 한다. 📚 K-fold crossvalidation Cross validation은 모델 과적합을 감소시키고 모형의 일반화 가..

2023.12.01 09:02