[핵심 머신러닝] 군집분석

[@Rhodesparc]

외국에서 대학원과정 진행중입니다. 가끔 튜토리얼 시간에 학생들에게 좀 더 쉽게 설명시켜주고 싶지만, 많은 어려움이 있었는데 교수님 강의 듣고 다시 한 번 정리하고 나니 수업 진행이 훨씬 수월해졌습니다. 여러모로 감사합니다.

[@rain-kp6cf]

단연 가장 알기쉽게 설명해주시는듯요
알기쉽게 설명하는게 진짜 실력자

[@김성범교수산업경영공]

감사합니다~

[@윙윙-r9z]

인문계열 비전공자입니다. 기초지식 없이도 이해할수있게 설명해주셔서 감사합니다!

[@김성범교수산업경영공]

이해가 되셨다니 기쁩니다. 감사합니다~

[@jlee1558]

교수님 덕분에 머신러닝이 뭔지 배우고 있습니다. 진심으로 고맙습니다.

[@김성범교수산업경영공]

고맙습니다!

[@nk7822]

이해하기 쉽게 설명해주셔서 감사해요. 55분 16초 즘 bi를 군집내의 평균, ai를 군집간의 평균으로 설명하셨는데, 강의 노트와 맞는 내용인지 문의드립니다.

[@퉁퉁-f8d]

교수님의 강의력으로 인해 제가 왜 연세대학교에 입학했을까 후회가 드는 밤이네요...

[@김성범교수산업경영공]

감사합니다. ㅎㅎㅎ

[@jeonghoonheo6469]

교수님, 강의 잘들었습니다. 또한 교수님 경험도 알려주셔서 감사합니다.

[@김성범교수산업경영공]

감사합니다!

[@TheMamoru0328]

좋은 강의 정말 감사합니다~

[@김성범교수산업경영공]

감사합니다!

[@haikuandbeth]

훌룡한 강의 감사히 잘 듣고있습니다
감사합니다 교수님

[@김성범교수산업경영공]

감사합니다!

[@winuim2222]

다음 생에는 고려대에 입학하겠습니다.

[@김성범교수산업경영공]

감사합니다!

[@sms200uk]

강의를 들으면서 노트에 정리해가면서 머신러닝 정말 잘 배우고 있습니다 :) 일반화선형모델(GLM)도 혹시 강의 올려주실 수 있나용??

[@김성범교수산업경영공]

감사합니다! GLM은 현재 계획하고 있지 않은데 생각해 보겠습니다~

[@MrBoogie4444]

이해됬어요!

[@김성범교수산업경영공]

이해되셨다니 기쁜 마음입니다.

[@가끔씩-o4g]

강의 잘 들었습니다! 하나 여쭤보고싶은게 있는데 Silhouette 기법으로 검증할때 0.5 이상이면 타당하다고 하셨는데 지금 제가 하고 있는 연구에 들어가는 인자가 30개정도 되고 k평균군집을 해보면 k값에 따라 달라지긴하지만.. 0.1~0.2정도 됩니다. 이건 군집화가 되었다고 볼수있을까요? 인자가 많아진다면 아무래도 s값이 작아질것같은데 그런것에 대한 보정은 없는지 여쭤보고싶습니다. 다시한번 감사드립니다

[@김성범교수산업경영공]

0.1 ~ 0.2이면 군집화가 제대로 이루어졌다고 보기 어렵습니다. 인자 30개는 작은 편에 속합니다. 군집 평가를 할때 Silhouette 포함 여러개를 함께 보시길 권합니다.

[@hyun7998]

계층적 군집화 행렬에서 거리가 짧은게 2개일때는 뭐부터 묶어야하나요?

[@김성범교수산업경영공]

랜덤하게 결정됩니다.

[@허준회-d2l]

감사합니다. 최고예요! 전이 학습에 관한 내용도 듣고싶습니다 :)

[@허준회-d2l]

강화학습도요!

[@김성범교수산업경영공]

답변이 늦어 죄송합니다. 네. 전이학습과 강화학습도 준비 중에 있습니다.