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머신러닝에서 데이터의 분포는 모델의 성능에 큰 영향을 미친다. 그중에서도 정규 분포는 통계적 추론과 모델링에서 매우 중요한 역할을 한다. 이 글에서는 정규 분포의 기본적인 개념과 머신러닝에서 정규 분포가 가지는 의미, 그리고 실제 데이터에 적용하는 방법에 대해 자세히 알아본다.📊 정규 분포(Normal Distribution)란?정규 분포는 가우시안 분포(Gaussian Distribution)라고도 불리며, 평균값을 중심으로 좌우 대칭인 종 모양의 분포를 가진다. 정규 분포는 평균(mean)과 표준편차(standard deviation)라는 두 가지 파라미터에 의해 결정된다. 평균은 분포의 중심을 나타내고, 표준편차는 데이터가 평균으로부터 얼마나 흩어져 있는지를 나타낸다. 표준편차가 작을수록 데이터는..

머신러닝, 특히 분류 문제에서 클래스는 데이터 샘플이 속할 수 있는 범주 또는 그룹을 의미한다. 이 글에서는 클래스의 개념을 명확히 이해하고, 분류 문제에서 클래스가 어떻게 활용되는지 설명한다. 다양한 예시를 통해 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성했다.📌 클래스(Class)의 정의클래스는 분류 문제에서 예측하고자 하는 대상의 종류 또는 범주를 나타낸다. 예를 들어, 스팸 메일 분류 문제에서 클래스는 스팸(spam)과 정상 메일(ham)의 두 가지로 나뉜다. 이미지 분류 문제에서는 고양이, 개, 새 등의 이미지가 각각 하나의 클래스가 된다. 클래스는 머신러닝 모델이 학습하고 예측해야 할 목표 변수의 값이라고 할 수 있다.📊 이진 분류(Binary Classification)와 다중 분류(Multic..

머신러닝 모델을 구축할 때 중요한 개념 중 하나가 특징 공간입니다. 특징 공간은 모델이 학습하고 예측을 수행하는 데 사용되는 데이터의 표현 방식을 정의합니다. 이 글에서는 특징 공간의 기본 개념, 중요성, 그리고 실제 머신러닝 모델에서 어떻게 활용되는지 자세히 살펴보겠습니다. 특징 공간을 이해하는 것은 효과적인 머신러닝 모델을 설계하고 구현하는 데 필수적입니다.💡 특징 공간이란? (What is Feature Space?)특징 공간은 머신러닝 모델이 학습하는 데 사용되는 모든 가능한 특징(feature)들의 조합으로 이루어진 공간입니다. 각 특징은 공간의 차원을 나타내며, 데이터 포인트는 이 공간 내의 특정 위치로 표현됩니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델에서 각 픽셀의 색상 값이 특징이 될 수 있으며..