'머신러닝/기계학습개론' 카테고리의 글 목록

머신러닝 알고리즘 지도 학습 - 정답지(Labeling)이 있는 데이터를 대상으로 학습하는 과정 분류(classification) 예측,회귀(Regression) 비지도 학습 - 정답지(Labeling)이 없는 데이터를 비슷한 특징끼리 군집화하여 새로운 결과를 예측하는 과정 - 답을 맞히는 용도로 사용하진 않음 차원축소(Dimension Reduction) 군집화(Clustering) 연관성 규칙 발견(Association Rule) 데이터 전처리 정규화(Normalization) feature마다 스케일이 크게 다를 경우의 전처리 방법 - Min-Max scaling 데이터의 최소값은 0, 최대값은 1로 변환 - 표준화(Standardization) feature마다 해당 값의 단위가 다를 때, 대상 ..