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{{구별|순차 검색 알고리즘}} '''직선 탐색'''(Line search, 라인 서치) 전략은 [[수학적 최적화|최적화]]에서 [[손실 함수|목적 함수]] f: Rn → R의 국소 최소 x^*를 찾는 두 가지 기본 반복 접근 방식 중 하 ...

...사 하강법'''(傾斜下降法, Gradient descent)은 [[근삿값의_순서|1차 근삿값]] 발견용 [[최적화 문제|최적화]] [[알고리즘]]이다. 기본 개념은 함수의 [[기울기 (벡터)|기울기]](경사)를 구하고 경사의 반대 방향으로 계속 이동시켜 [[극값]]에 이를 때까 == 평가 및 장단점 == ...

[[파일:Sorting quicksort anim.gif|thumb|[[퀵 정렬]] 알고리즘]] '''알고리즘'''({{llang|en|algorithm}})은 [[수학]]과 [[컴퓨터과학]]에서 사용되는, [[문제]] 해결 방법을 정의한 '일련 ...

'''조건부 무작위장'''({{llang|en|conditional random field|조건부 랜덤 필드}})이란 [[통계적 모델링 방법]]중에 하나로, [[패턴 인식]]과 [[기계 학습]]과 같은 [[구조적 예측]]에 사용된다. 일반적인 [[분류자]]({{llang|en == 추론 방법 == ...

...''({{llang|en|random forest}})는 [[분류]], [[회귀 분석]] 등에 사용되는 [[앙상블 학습법|앙상블 학습 방법]]의 일종으로, 훈련 과정에서 구성한 다수의 [[결정 트리]]로부터 부류(분류) 또는 평균 예측치(회귀 분석)를 출력함으로써 동작한다. ...springer.com/article/10.1023/A:1010933404324 }}</ref>에서 만들어졌다. 이 논문은 랜덤 노드 최적화(randomized node optimization, RNO)와 [[배깅]](bootstrap aggregating, bagging)을 ...

{{구별|몬테카를로 알고리즘}} ...리즘|근사적]]으로 계산할 때 사용된다. 몬테카를로 방법은 주로 [[확률 분포]]에서 [[확률 변수]]값을 생성하는 작업, [[수학적 최적화]], [[수치적분]] 등에서 활용된다.<ref>{{저널 인용|last1 = Kroese|first1 = D. P.|last2=Brere ...

== 목표 및 아이디어 == 데이터를 분류하는 초평면은 여러 경우가 나올 수 있다. 초평면을 선택하는 타당한 방법 중 하나는 두 클래스 사이에서 가장 큰 분류 또는 마진(margin)을 가지는 초평면을 선택하는 것이다. 그래서 우리는 초평면에서 가장 ...

...델상]]을 받았다. AdaBoost는 성능을 향상시키기 위하여 다른 많은 형태의 학습 알고리즘과 결합하여 사용할 수 있다. 다른 학습 알고리즘(약한 학습기, weak learner)의 결과물들을 가중치를 두어 더하는 방법으로 가속화 분류기의 최종 결과물을 표현할 수 있다. Ad ==알고리즘 예시 (불연속적 AdaBoost)== ...

양자 계산에서 '''양자 알고리즘'''은 양자 계산의 실제 모델에서 실행되는 [[알고리즘]]이며 가장 일반적으로 사용되는 모델은 계산의 양자 회로 모델이다.<ref>{{서적 인용|제목=Quantum Computation an ...치=Cambridge|isbn=978-1-107-00217-3}}</ref>{{참고 쪽|127}} 양자 알고리즘이 활용하는 양자 중첩 및 양자 얽힘이 고전 컴퓨터에서 효율적으로 시뮬레이션 될 수 없기 때문에, 일부 문제를 고전 알고리즘보다 더 빠르게 해결할 수 있다.([[ ...

# 조정이 가능한 가중치들의 집합 즉, 학습 [[알고리즘]]에 의해 조정이 가능한 숫자로 표현된 매개변수로 구성되어있다. ...lysis and Machine Intelligence, vol. 31, no. 5, 2009.</ref> 2009년의 국제문서 분석 및 인식 컨퍼런스(ICDAR)의 필기 인식 부분에서 학습하게 될 세 가지 언어에 대한 아무런 사전 정보가 주어지지 않았음에도 불구하고 세 ...

'''기댓값 최대화 알고리즘'''({{lang|en|expectation-maximization algorithm}}, 약자 EM 알고리즘)은 관측되지 않는 잠재변수에 의존하는 확률 모델에서 [[최대가능도]]({{lang|en|maximum likelihood}})나 [[최 이후 뎀스터-라드-루빈 논문의 알고리즘 수렴성 분석에 오류가 발견되었고, 1983년 C.F. 제프 우에 의해 옳은 증명이 제시되었다. 제프 우의 증명은 기댓값 최대화 알고리즘 ...

...공표된 [[데이터 암호화 표준|DES]]를 대체한 AES는, 암호화와 복호화 과정에서 동일한 키를 사용하는 [[대칭 키 암호|대칭 키 알고리즘]]이다. ...안보국|미 국가안보국]]에 의해 1급비밀(Top Secret)에 사용할 수 있도록 승인된 [[알고리즘]] 중 최초로 공개되어 있는 [[알고리즘]]이다. ...

...[[비 결정적 유한 오토마타]]에서 입력은 주어진 상태에 대해 한 가지 또는 여러 가지의 변환된 상태를 가지게 할 수 있다. 여러 [[알고리즘]](the powerset construction 등)을 사용하여 어떠한 NFA라도 동일한 기능을 가지는 DFA로 변환할 수 있다. ===== 멱집합 구성 알고리즘 ===== ...

...stractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 [[기계 학습]] [[알고리즘]]의 집합<ref>Y. Bengio, A. Courville, and P. Vincent., "Representation Learnin 1989년에 [[얀 르쿤]]과 그의 동료들은 [[오류역전파 알고리즘]](backpropagation algorithm)<ref>P. Werbos., "Beyond Regression: New Tools ...

...901.pdf | url-status = dead }}</ref> 1930년대에는 이 사실을 모르던 해롤드 호텔링에 의해 별도로 개발 및 명명되었다.<ref>Hotelling, H. (1933). Analysis of a complex of statistical varia 수학적으로 변환은 무게 및 ''하중''의 p차원 벡터들의 집합 <math>\mathbf{w}_{(k)} = (w_1, \dots, w_p)_{(k)} </math ...