특징 공학 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

기계 학습과 데이터 마이닝

문제 분류 클러스터 분석 회귀 분석 이상 탐지 연관 규칙 강화 학습 구조 기반 예측 특징 공학 특징 학습 온라인 기계 학습 준지도 학습 비지도 학습 문법 유도
지도 학습 (통계적 분류 • 회귀 분석) 결정 트리 학습법 앙상블 학습법 (배깅, Boosting, 랜덤 포레스트) 최근접 이웃 탐색 k-NN 선형 회귀 나이브 베이즈 인공신경망 로지스틱 회귀 퍼셉트론 상관 벡터 머신(RVM) 서포트 벡터 머신(SVM)
클러스터 분석 BIRCH 계층적 군집화 k-평균 알고리즘 기댓값 최대화 알고리즘 DBSCAN OPTICS Mean-shift
차원 축소 인자 분석 CCA 독립 성분 분석 LDA 음수 미포함 행렬 분해 주성분 분석 t-SNE
그래프 모형 베이즈 네트워크 조건부 무작위장 은닉 마르코프 모형 잠재 디리클레 할당
이상 탐지 k-최근접 이웃 알고리즘 국소 특이점 요인
인공 신경망 오토인코더 딥 러닝 생성적 적대 신경망 다층 퍼셉트론 순환 신경망 LSTM GRU 제한된 볼츠만 머신 변환기 비전 자기조직화지도 합성곱 신경망
강화 학습 Q 러닝 SARSA 시간차 학습
이론 편향-분산 트레이드오프 계산학습이론 경험적 위험 최소화 PAC 러닝 통계적 학습이론 VC 이론
관련 문서 기계 학습 알고리즘 목록
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특징 공학(feature enginnering) 또는 피처 엔지니어링은 도메인 지식을 이용해 원자료를 가공하여 특징을 추출하는 작업이다.

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