머신러닝1

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표

• 행(row): instance, observed value, record, example, case
• 열(column): feature, attribute, variable, field

독립변수와 종속변수

• 독립 변수(independent variable): 원인
• 종속 변수(dependent variable): 결과
• 인과관계: 독립변수와 종속변수의 관계
• 상관관계: 두 변수가 어떤 연관성을 가지고 있음. 모든 인과관계는 상관관계임

기계학습의 분류

지도학습(Supervised Learning)

독립 변수 + 종속 변수 데이터셋을 바탕으로 학습

• 분류(Classification): 종속 변수가 범주적인 데이터일 때
• 회귀(Regression): 종속 변수가 양적 데이터일 때

비지도학습(Unsupervised Learning)

• 군집화(Clustering)
  • 비슷한 것을 찾아 그룹화
  • 분류와의 비교: 분류는 각 데이터에 라벨을 붙이는 것, 군집화는 그냥 그룹화만 함
  • record를 그룹화
• 연관(연관규칙학습, Association Rule Learning)
  • 장바구니 학습
  • 추천 알고리즘에 주로 쓰임
  • feature를 그룹화
• 변환(Transform)

강화학습(Reinforcement Learning)

• 지도학습과의 비교: 강화학습은 경험을 통해, 지도학습은 배움을 통해 학습
• reward 기반 학습

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