오늘의 배움 - 메타분석, 서베이 분석, 머신러닝 종류

1. 메타 분석

- 특정한 연구 주제에 대해 이루어진 여러 연구결과를 하나로 통합해 요약할 목적으로 개별 연구의 결과를 수집해 통계적으로 재분석하는 방법

2. 서베이 분석

- 말그대로 서베이. 설문조사, 여론조사, 출구조사 등 특정한 이슈, 주제, 대상 등에 대한 사람들의 태도, 의향 등을 알아 보는데 유용한 방법 

-인과관계를 규명하는데 사용됨. ( but 처지, 통제 집단의 구성, 무선배치 등에서 약점을 가지고 있음.)

- 무응답에 의한 오차 가능성이 높음.

 

머신러닝

: 사물 분류, 패턴 발견, 결과 예측, 정보 기반 의사결정 등을 수행하도록 설계

 

종류..

1. 분류 기준

- 사람의 감독 하에 훈련되는 것/ 그렇지 않은 것  : 지도, 비지도, 준지도, 강화학습

- 실시간으로 점진적인 학습을 하나 : 온라인 학습과 배치 학습

- 단순하게 알고 있는 데이터 포인트와 새 데이터 포인트를 비교하는 것인가 훈련 데이터셋에서 과학자들처럼

패턴을 발견해 예측 모델을 만드는 가: 사례 기반 학습 모델, 모델 기반 학습

 

1-1. 지도학습

: 주입하는 훈련 데이터에 레이블 이라는 명시적인 정답이 주어진 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방법.

분류의 전형적인 지도 학습 방법, 숫자 인식하거나 스팸 메일 분류 등 '정답을 맞추는 분야를 학습'하면

분류에 속한다

 

또 다른 지도 학습은 예측 변수라 부르는 특성을 사용해 중고차 가격 같은 타깃의 수치를 예측하는 회귀가 있다.

회귀는 예측변수라 불리는 특성을 사용해 최종 결과를 예측하는 방식

ex. 3개월 두 아파트 가격을 예측/ 몇 달 뒤 중고차 가격을 예측하는 것 ~ 회귀 방법

 

+알고리즘

: 어떤 문제를 해결하기 위한 정차, 방법, 명령어들의 집합.

:주어진 문제를 논리적으로 해결하기 위해 필요한 절차, 방법, 명령어를 모아둔 것.

: 컴퓨터는 A=B 같은 정확한 처리 순서를 알려줘야 명령을 제대로 수행. 따라서 프로그램 알고리즘이 필요.

 

지도 학습 알고리즘..

_ k-최근접 이웃(KNN)

_ 로지스틱 회귀

_ 서포트 백터 머신

_ 결정트리와 랜덤포레스트

_ 신경망

 

1-2. 비지도 학습

지도 학습에서 필요한 레이블(Label)이 필요하지 않고 정답이 없는 상태에서 학습 시키는 방식.

데이터만 가지고 학습. 데이터가 무작위로 분포 되어 있을 때 비슷한 특성을 가진 

데이터를 묶는 방식.. 클러스터링 알고리즘이 대표적

 

데이터의 숨겨진 특징이나 구조를 발견하는데 사용되는 알고리즘

 

비지도 학습 알고리즘...

_ 군집

- k평균(K-Means)

- 계측 군집 분석(HCA, Hierarchical Cluster Analysis)

- 기댓값 최대화 (Expectation Maximization)

 

_시각화(Visualization) 와 차원축소(Dimensionality Reduction)

- 주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)

- 커널 PCA(Kernel PCA)

- 지역적 선형 임베딩 (LLE, Locally-Linear Embedding)

- t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)  

 

_연관 규칙 학습 (Association Rule Learning)

- 어프라이어리 (Apriori)

- 이클렛 (Eclat)

 

군집 알고리즘을 사용하면 방문자들을 그룹으로 만들기 위해 연결고리를 만들고 그룹으로 만들어 준다.

계층 군집 알고리즘은 각 그룹을 더 세분화하여 만드는 알고리즘이다.

 

차원축소는 너무 많은 정보를 잃지 않으며 데이터 간소화 알고리즘이다. 이 알고리즘은 서로 상관관계가 있는 

여러 특성을 하나로 합치는 것으로 이를 특성 추출이라고 한다.

 

이상 탐지는 데이터 넷에서 이상한 값을 찾거나 자동으로 제거하는 것으로 시스템은 정상 샘플로 훈련하며 

새로운 샘플이 정상인지 비정상인지 판단하는 알고리즘이다.

 

연관 규칙 학습은 데이터의 특성들 가운데 서로 흥미로운 관계를 맺고 있는지 찾아내는 알고리즘이다.

 

출처:https://firework-ham.tistory.com/26