여기서 소개하는 머신러닝 기법은 앙상블(Ensemble)이라는 기법 중 하나인 부스팅(Boosting)이며, 학습 모듈은 GBM(Gradient Boosting Machine), 학습 데이터 셋은 Human Activitity Recognition Using Smartphones Data set이다. 부스팅 방식은 이전의 분류기에서 예측 실패한 데이터에 대해 가중치를 부스팅하면서 성능을 올린다. GBM은 그 과정에서 Gradient Descent를 사용한다. 내 노트북으로 그 코드를 실행하면, 학습 시간이 많이 소요된다. 튜닝은 말할 것도 없이 더 많이 소요될 것이다. 컴퓨터로 GBM의 학습 결과를 확인해봤다. 정확도는 0.9393, 학습시간은 약 10분. 좋은 성능을 보여준다. GBM..
