[단단한 머신러닝 - 연습문제 참고 답안]Chapter11 - 특성 선택과 희소 학습 11.4

 

Relief 알고리즘의 변형으로는 ReliefF, SURF, SURFStar, MultiSURF 등이 있습니다. 이들은 Relief 알고리즘을 기반으로 하되, 문제의 특성에 맞게 속성 중요도를 더 효과적으로 계산하는 방법을 제공합니다.

LVW (Local-Valued-Relief) 는 Relief 알고리즘의 변형 중 하나로, 가장 가까운 이웃을 이용하지 않고 모든 이웃의 영향을 고려해 속성 중요도를 계산하는 방식입니다. 

기본적인 아이디어는 각 속성에 대해 그 속성의 값을 기반으로 모든 이웃을 가중치를 주어 평가하는 것입니다. 이는 각 속성에 대해 "로컬" 값 (즉, 각 인스턴스에서 해당 속성의 값)을 사용하는 Relief 알고리즘의 일반화입니다.

제한 시간에 상관없이 해를 구하는 것은 알고리즘의 최적화와 관련된 문제입니다. 대부분의 머신러닝 알고리즘은 반복적인 프로세스를 통해 모델을 훈련시키므로, 어느 정도의 시간 제약이 있습니다. 이러한 시간 제약을 완화하기 위해 병렬 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, GPU 가속 등의 기술을 활용할 수 있습니다.

그러나 이러한 방법들이 늘 최적의 해를 보장하는 것은 아닙니다. 결국, 최적의 해를 찾는 것은 문제의 복잡도, 사용 가능한 계산 자원, 그리고 알고리즘의 효율성에 크게 의존합니다. 따라서 특정한 해를 무제한 시간 안에 찾는 것을 보장하기 위해서는 문제의 복잡도를 줄이거나, 계산 자원을 늘리거나, 더 효율적인 알고리즘을 사용하는 등의 방법을 고려해야 합니다.