데이터과학1 머신러닝 알고리즘 소개와 활용 방법 1. 머신러닝 알고리즘의 기본 개념 머신러닝 알고리즘은 데이터를 이용하여 컴퓨터가 학습하고 판단하는 알고리즘들을 말해. 지도 학습은 입력 데이터와 이에 대응하는 출력 데이터를 이용하여 모델을 학습하는 방법이야. 분류는 데이터를 여러 클래스로 분류하는 작업을 말하며, 로지스틱 회귀나 서포트 벡터 머신이 대표적이야. 회귀는 입력 데이터와 연속적인 값을 예측하는 작업을 의미하며, 선형 회귀나 의사결정 나무가 사용돼. 비지도 학습은 출력 데이터가 주어지지 않고 데이터의 구조나 패턴을 발견하는 방법으로, 군집화나 차원 축소가 있어. 군집화는 비슷한 데이터들을 그룹으로 묶는 작업이며, K-평균 군집화가 널리 사용돼. 차원 축소는 데이터의 특징을 유지하면서 차원을 줄이는 방법이지. 주성분 분석이 대표.. 2024. 6. 9. 이전 1 다음