비지도 학습이란 문제만 있고 정답은 없는 경우 사용하는 머신러닝 기법군집화(Clustering)와 연관관계 분석이 대표적군집화 : 데이터를 비슷한 유형별로 묶음연관관계 분석 : 데이터 간 연관 규칙을 파악 분류(Classification)와 군집(Clustering)의 차이는?라벨(정답)의 유무분류는 라벨이 있지만 군집은 라벨이 없다. 군집화 알고리즘 잘된 군집화동일한 군집의 데이터들은 서로 유사할수록 좋음 (High intra-cluster similarity)다른 군집에 속한 데이터들은 서로 다를수록 좋음 (Low inter-cluster similarity) K-평균 군집화(K-means Clustering)대표적인 분할적 군집화 알고리즘사전에 군집 수(K)를 지정각 군집은 하나의 중심점이 존재초기..

회귀 지도학습분류 지도학습은 범주를 예측하는 것에 반해 회귀 지도학습은 수치를 예측한다.분류 -> 비가 오거나 오지 않거나를 예측회귀 -> 비가 얼마나 몇 mm 오지는지를 예측 X 변수 개수에 따라 그래프의 형태 변화머신러닝은 함수를 만들어 내는 것회귀계수(기울기와 y절편)을 찾는 것이 핵심변수가 곧 차원이 됨변수가 하나일 때 - 2차원(직선의 방정식)변수가 두 개일 때 - 3차원 최소 제곱법(Method of Least Squeare)오차의 제곱 합(Sum of the Squared Errors, SSE)이 최소가 되는 해를 구하는 방법선형 회귀에서 해 = 기울기즉, 최소 제곱법을 이용하여 기울기 추정 성능평가 지표MAE(Means Absolute Error)오차의 절대값의 평균MSE(Means Squ..