머신러닝9 머신러닝의 개요와 클러스트링 머신러닝의 개요 지도 학습 답이 있는것(target, label 이라고 하는 것이 있는경우) 분류 모델: 카테고리컬 데이터를 예측 회귀 모델:뉴메릭 데이터(연속적인 데이터)를 결과를 예측 비지도 학습 답이 없는것(target, label)이라고 하는 것이 없는 경우 차원축소 : 높은 차원의 데이터를 선택 추출하여 차원을 줄이는 것 ex PCA 군집화(Clustering) 연관 규칙 학습(Association Rule Learning) 데이터셋의 feature들의 관계를 발견하는 방법 ex) 장바구니 분석 강화 학습 : 좋은 행동에는 보상, 그렇지 않은 행동에는 처벌이라는 피드백을 머신러닝에 부여 ex) 가중치로 학습 군집화 (Clustering) 이란? 대표적인 비지도학습 알고리즘이다. 데이터 셋을 요약.. 2022. 2. 9. 이전 1 2 다음
