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RANSAC이다. RANSAC은 1981년 Fischler와 Bolles에 의해 처음 제안된 알고리즘으로, 주어진 데이터에서 무작위로 샘플을 선택해 모델을 적합시키고, 그 모델을 기반으로 데이터의 다른 부분을 평가하는 과정을 반복한다.
RANSAC의 핵심 아이디어는 노
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RANSAC 알고리즘의 필요성
일반적인 회귀 분석 방법은 데이터셋 내의 모든 데이터를 동일하게 취급하기 때문에, 노이즈나 이상치가 많은 경우 전체 모델의 성능이 저하될 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 RANSAC은 다음과 같은 과정을 거친
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