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Scientific Computing & Data Science
[Artificial Intelligence / Machine Learning] Decision Tree - C5.0 Algorithm
OverviewDecision Tree 알고리즘 중 가장 알려진 것 중 하나컴퓨터 과학자 J. Ross Quinlan이 개발함Iterative Dichotomiser(ID3)에 대한 개선한 C4.5 알고리즘을 개선한 것임RuleRequest Research에서 알고리즘을 다운받을 수 있음 강점 약점 대부분의 문제에 적합함 손실 데이터를 포함한 숫자형 또는 명칭형 데이터를 다룰 수 있는 자동화 Learning Process중요하지 않은 특징 제거데이터 셋의 규모에 상관없이 사용 가능수학 배경 없이도 해석할 수 있는 모델 생성다른 복잡한 모델 보다 효율적 Decision Tree 알고리즘은 많은 수의 레벨을 갖는 Feature에 대한 구분에 있어 치우는 경향이 있음모델에 대한 과다 적합 또는 미적합 되는 경..
[Data Science / Data Visualization] Moving Average
이번 글에서는 Big Data와 직접적인 관련은 없지만 Fluctuation이 심한 데이터에 대한 경향을 살펴보는 기법 중 하나인 Moving Average에 대하여 알아본다. Moving Average에는 Simple Moving Average, Accumulative Moving Average, Weighted Moving Average, Modified Moving Average, Exponential Moving Average 등이 있으며, 이 중 가장 간단한 Simple Moving Average를 다루기로 한다. Theory & AlgorithmSimple Moving Average의 알고리즘은 매우 간단하다. n개의 데이터 윈도우사이즈(Window Size)에 대하여,최초 i개의 데이터 개수..