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K-Neighborhood based method(KNN)은 k개의 군집으로 clustering을 하는 머신러닝 기법 중 하나이다. 추천시스템에서 KNN이라 함은 Explicit Data 즉, 유저가 자신의 선호도를 직접 표현한 데이터를 가지고 새로 유입된 사용자 혹은 상품에 대해서 선호도를 예측하는 기법이라고 볼 수 있다. User Based Collaborative Filtering 사용자 간 유사도를 측정해 사용자가 아이템에 해당하는 평점을 직접 입력하지 않더라도, 해당 사용자와 유사한 사용자의 평점을 가지고 사용자에 대한 아이템의 선호도를 예측하는 기법이다. 주로 코사인 유사도, 피어슨 유사도를 사용하여 유사도를 계산하여 측정한다. 주의해야할 점은 해당 사용자가 측정한 평점에 bias가 들어갈 수..

경사법 ( 경사 하강법 ) 신경망에서 최적의 매개변수를 학습 시에 찾아야 한다. 최적이란 손실 함수가 최솟값이 될 때의 매개변수 값이다. 하지만 매개변수의 공간이 광대하여 최솟값을 찾는데에 있어 어려움이 있기 때문에 경사하강법을 사용하여 최솟값을 찾으려고 한다. 하지만 그 기울기가 가리키는 곳에 정말 함수의 최솟값이 있는지 보장할 수 없다(안장점). 실제로 복잡한 함수에서는 기울기가 가리키는 방향에 최솟값이 없는 경우가 대부분이다. 경사법은 현 위치에서 기울어진 방향으로 일정 거리만큼 이동하는 것을 말한다. 그런 다음 이동한 곳에서 다시 기울기를 구하고, 또 기울어진 방향으로 나아가기를 반복한다. 이 방법은 특히 신경망 학습에 많이 사용된다. $x_{0} = x_{0} - \eta {\partial f ..

앞 내용에 이어서 이번에는 Loss function 중에서 softmax를 다뤄볼 것이다. 각 score를 확률값으로 바라볼 수 있을 것이다. $P(Y\ =\ k\ |X\ =\ x_{i})$ 는 $X=x_{i}$일 때 $Y = k$로 k라는 class에 속할 확률값을 찾는 것이며, 이러한 값이 Likelihood가 된다. $\Sigma_{j}e^{sj}$ = 모든 score의 합 $e^{sk}$ 는 k class 의 score Maximize loglikelihood는 가장 최대가 되는 값을 찾는 것이기 때문에 그 값에 대해 -1 을 곱해줘서 최솟값을 찾는 loss function 으로 만들 수 있다. 그리고 MLE는 각 확률값을 곱하여 도출하는데 이 부분에서 log를 취해주면 곱을 덧셈으로 바꿀 수 있..