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거리 기반 학습 (Distance-based Learning) 완벽 가이드

거리 기반 학습은 데이터 포인트 간의 거리를 이용하여 예측을 수행하는 머신러닝 방법입니다. 이 방법은 직관적이고 이해하기 쉬우며, 다양한 문제에 적용할 수 있습니다. 이 글에서는 거리 기반 학습의 기본 개념부터 다양한 알고리즘, 장단점, 그리고 실제 적용 예시까지 자세히 살펴보겠습니다.📏 거리 기반 학습이란? (What is Distance-based Learning?)거리 기반 학습은 데이터 포인트들 사이의 유사성을 측정하여 예측을 수행하는 방법입니다. 여기서 유사성은 주로 '거리'로 측정됩니다. 즉, 어떤 데이터 포인트가 다른 데이터 포인트들과 얼마나 가까운지를 계산하여, 그 거리에 따라 예측 값을 결정합니다. 예를 들어, 새로운 데이터 포인트가 주어졌을 때, 그 포인트에서 가장 가까운 기존 데이터..
머신러닝 2025. 4. 14. 07:56
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