누가 간단하게 군집 사이의 경계를 직선으로 그을 수 있으면 선형 군집이고, 구불구불한 경계를 그으면 비선형이라고 하던대,
고차원으로 확장하거나 어떤 매핑을 거치고 나면 직선 경계로 나타낼 수 있는 경우가 있잖음
그러면 데이터 포인트 사이에 비선형 경계라는게 명확하게 정의되는 개념인지 궁금
댓글 5
선형 비선형에 대한 오해가 있는거같은데
곡선같은경우도 선형식으로 충분히 표현가능함 (예를 들어 2차함수 3차함수 등등) 하지만 이렇게 곡선을 선형식으로 표현하려고 하면 차원의 확장이 필수적임
하지만 탐색형 자료분석을 통해 적절한 비선형 함수를 모델로했을때 자료를 잘 설명할수 있을거같다 싶으면 굳이 차원을 확장할 필요없이 적절한 변수변환을 통해 단순히 선형모델보다 최적화된 손실함수 값을 갖고 차원도 낮은 모델을 만들수가 있음
매핑 관련된 부분은 pca 한번 검색해보면 더 상세히 설명되있을듯
익명(119.197)2023-10-31 10:03
답글
니가 선형 비선형 구분을 못 하는 듯, 2차 3차 가 무슨 신혀임? 비선형이지
익명(117.111)2023-10-31 12:24
답글
svm의 커널 트릭처럼 2차원에서의 곡선을 고차원에서의 평면(선형 초평면?)으로 나타낼 수 있다는 말 아님?
통갤러 1(61.42)2023-10-31 12:46
답글
117은 통계를 ㅈ도 모르는 거 같은데. 선형 비선형 따지는건 베타 기준이지 x 기준이 아님 ㅋㅋ
선형 비선형에 대한 오해가 있는거같은데 곡선같은경우도 선형식으로 충분히 표현가능함 (예를 들어 2차함수 3차함수 등등) 하지만 이렇게 곡선을 선형식으로 표현하려고 하면 차원의 확장이 필수적임 하지만 탐색형 자료분석을 통해 적절한 비선형 함수를 모델로했을때 자료를 잘 설명할수 있을거같다 싶으면 굳이 차원을 확장할 필요없이 적절한 변수변환을 통해 단순히 선형모델보다 최적화된 손실함수 값을 갖고 차원도 낮은 모델을 만들수가 있음 매핑 관련된 부분은 pca 한번 검색해보면 더 상세히 설명되있을듯
니가 선형 비선형 구분을 못 하는 듯, 2차 3차 가 무슨 신혀임? 비선형이지
svm의 커널 트릭처럼 2차원에서의 곡선을 고차원에서의 평면(선형 초평면?)으로 나타낼 수 있다는 말 아님?
117은 통계를 ㅈ도 모르는 거 같은데. 선형 비선형 따지는건 베타 기준이지 x 기준이 아님 ㅋㅋ
117아 선형회귀에서 특정 설명변수의 2차 3차항 들어간다고 그걸 비선형회귀라 하디??ㅋ