로지스틱 회귀분석
- 승산 : 발생하지 않을 확률 / 일어날 확률
의사결정나무 알고리즘
- CART, C5.0, CHAID
랜덤포레스트
- 부트스트래핑
- 배깅 : 여러 부트스트랩 자료를 학습 뒤 집계
- 부스팅 : 가중치를 만들어서 약분류기를 강분류기로 만드는 방법
과적합 방지기법
- 가중치 감소 (릿지, 라소)
- 드롭아웃
- 하이퍼파리미터 최적화
기울기 소실 해결방안
- RELU : 양수값에서
- LSTM : 기억 셀과 게이트로 복잡한 시퀀스 학습, 과거 데이터 잡아냄.
- GRU : 여러 게이트와 기억 메커니즘을 활용
- 배치 정규화
오토인코더
- 비지도학습
- 다차원 데이터를 저차원으로, 바꾼 저차원을 다시 고차원으로 바꾸면서 특징점을 찾아낸다.
- 하나의 신경망을 2개 붙여놓은 형태
시계열분석
- 성분 : 불규칙, 체계적 (추세, 계절, 순환, 복합)
- 백색잡음 : 자기 상관성이 없는 데이터
비모수검정
- 부호, 윌콕슨, 만-위트니, 크루스칼-왈리스