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machine learning.분류 본문
머신러닝의 분류
1. 지도 학습(supervised learning)
-회귀(regression)
-분류(classification)
아이리스 같은거
2. 비지도학습(unsupervised learning)
-군집(clustering)
-특성 분석
이름이 없는데 분류하는것
공룡뼈를 가지고 구분해내는것?
아무 근거가 없는데 분류해야함
-구분 기준은 명찰이 있는지 없는지!
세개로 구분하면 회기, 분류, 군집
데이터를 보고 판단하는것이 아니라
해결 방법이 정해 졌을 때 판단 가능
몸무게를 예측 하라고 했는데 몸무게가 주어짐 : 지도 학습
몸무게를 예측 하라고 했는데 몸무게 없음 : 비지도 학습
몸무게는 정확한 값을 예측이니까 : 회기
이거나 저거냐 일 때는 : 분류
http://solarisailab.com/archives/1785
머신 러닝(Machine Learning) 알고리즘 분류 – 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) | 솔라리
머신 러닝(Machine Learning)이란 “데이터를 이용해서 컴퓨터를 학습시키는 방법론”이다. 이때, 머신 러닝 알고리즘은 크게 세가지 분류로 나눌 수 있다. 바로, 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)이다. 그림 1 – 머신 러닝 알고리즘의 분류 [1] 지도 학습(Supervised Learning) 지도 학습(Supervise
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