[머신러닝] 의사결정트리 (Decision Tree) 알고리즘 쉽게 이해하기

[@phs0130]

교수님이 3시간 동안 강의해도 이해 안갔는데 5분만에 개념 숙지했습니다. 감사합니다.^^

[@statisthong6946]

3:59 We had 4 pictures, Now 3 left, We had 4 pictures, Now 2 left 가 맞는 것 같습니다. 총 8개 그림 중 Cartoon Character에서 4개를 이미 분류했으니까요.

[@가상민-x7n]

결정트리에 대해 공부하고 있는 학생입니다.. 너무나 좋은 강의 감사합니다!

[@joetokki]

설명 정말 잘하시네요 김성훈 교수님 강의랑 병행해서 듣는중입니다

[@Youngjoon11]

이해 완전 빨리 됩니다. 감사합니다.

[@quasarbeyond7828]

ㅠㅠㅠ. 교수님들도 쉽게 강의 해 주셨으면. 흑흑.

[@Ji-SeungRyu]

뜻깊은 강의 감사드립니다. 알파고와 관련된 기사에서 '몬테카를로 트리'에 대해 알게되었습니다. 의사결정트리와 몬테카를로 트리 중에서 어떤 것이 더 폭넓은 개념인건가요? 아니면 둘이 전혀 상관없는 건가요?

[@TheEasyoung]

류지승 게임에 몬테카를로 많이 쓰이는걸로 알고 있어요. 의사결정에 사용되는 알고리즘은 다릅니다. ^^

[@이상인-h7b]

공부한 내용을 정리하는 블로그에 영상의 사진을 캡쳐해서 인용해도 될까요? 출처는 항상 밝히고 있습니다!

[@TheEasyoung]

네, 감사합니다.

[@꾸샤-t4j]

강의 잘 봤습니다~

[@higiniofuentes2551]

Thank you for this very good video. It works without song too!

[@igmyung2535]

좋은 강의 감사합니다

[@TheEasyoung]

장주호 힘이 되네요, 댓글 감사합니다!

[@심재혁-i2r]

감사합니다 ㅠㅠ

[@kti294]

설명이 정말 좋네요 ㅎ

[@sanheepark4024]

실례가 안된다면 스터디할 때 프로세스좀 차용해도 될까합니다. 잘 들었습니다~

[@TheEasyoung]

sunny p 감사합니다, 출처와 함께 사용해주시면 좋을 거 같아요!

[@sanheepark4024]

네! 꼭 출처 밝히고 사용하겠습니다~

[@jobsub2613]

정말 대단하십니다 ㅎㅎ 강의 정말 잘 보고 있고요. 혹시 Logistic Classify 강의는 없나해서요 ^^

[@TheEasyoung]

seongmin lee 감사합니디, 곧 만들거에요!

[@jobsub2613]

죄송한데 Logistic 관련 이해안되는 부분 오늘 중으로 글 좀 날길께요 ㅠ 여기 남겨도 되죠?

[@helloworld-tx4sp]

혹시 이거 자료 다운받을 수 있나여?

[@brownblackrock1024]

이게강의지

[@하하하하하-t3d]

궁금한게 있는데 겨울인지 아닌지는 어떻게 판단하는건가요??? 사람이 1명이상이라는건 어떻게?? ㅠㅠ

[@TheEasyoung]

안녕하세요, 질문하신 특징들은 이미 판단되어 데이터에 명시되어있다는 가정하에, 비디오를 진행했구요, 그 특징들을 판단하는 과정은 의사결정트리와는 무관합니다. 단 그 특징들을 어떻게 판단하는 지에 대해서는, 딥러닝으로 판단하고 싶으시다면, 인풋이 사진이었을 경우, CNN 같은 모델로 특징을 파악할 수 있겠습니다.

[@B_knows_A_R_D-xh5lo]

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