Machine Learning

- AI의 통계적인 부분을 담당
- 목적 : 학습을 통해 목표에 최대한 근사한 값을 찾아낸다

학습 시킨다의 의미
주어진 데이터를 학습 시켜서 가장 합리적인 모델(직선, 방정식 등)을 찾아내는 것입니다

지도 학습(Supervised Learning)

Regression(회귀) 모델

Linear Regression : 종속 변수와 독립 변수 간의 선형 관계

• Single Linear Regression
• Multiple Linear Regression

Non-Linear Regression : 종속 변수와 독립 변수 간의 비선형 관계

Classification

• Decision Tree
• KNN(K-Nearset Neighbors)
• Logistic Regression
• Support Vector Machine

비지도 학습(Unsupervised Learning)

Clustering

• 계층적 클러스터링 : 데이터 포인트를 거리 또는 유사성에 따라 반복적으로 클러스터로 그룹화합니다.
• 밀도 기반 클러스터링 : 데이터 공간에 밀집된 데이터 포인트를 그룹화하여 저밀도 영역에 있는 데이터 포인트를 분리합니다.
• K-Means Clustering : 가장 가까운 평균을 가진 클러스터에 포인트를 반복적으로 할당하여 데이터를 ‘k’ 클러스터로 분할합니다.

레퍼런스

• Intro. 머신러닝 개념 쉽게 잡고 가자

부족한 점이나 잘못 된 점을 알려주시면 시정하겠습니다 :>