봉식이와 캔따개

※ '핸즈온 머신러닝' 을 읽으며 정리했습니다. 지도 학습(supervised learning) 지도 학습은 훈련 데이터에 레이블(정답)이 포함되어있다. 대표적인 지도 학습 작업 분류(classification) : 주어진 샘플을 클래스별로 구별 회귀(regression) : 예측변수(특성)을 사용해 타깃 수치를 예측 지도 학습 알고리즘 k-최근접 이웃 선형 회귀 로지스틱 회귀 서포트 벡터 머신 결정 트리와 랜덤 포레스트 신경망 비지도 학습(unsupervised learning) 비지도 학습의 훈련 데이터에는 레이블이 없다. 대표적인 비지도 학습 작업 군집(clustering) : 각 데이터의 유사성을 측정하여 비슷한 데이터끼리 군집 시각화 차원축소 : 데이터를 간소화 이상치 탐지 : 데이터셋에서 이상..