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머신러닝: 인스턴스 기반 학습 방법 완벽 분석

🧠 인스턴스 기반 학습 방법 소개인스턴스 기반 학습 (Instance-Based Learning)은 기계 학습의 한 종류로, 훈련 데이터를 단순히 저장하고 새로운 데이터 포인트가 주어질 때 유사한 인스턴스를 찾아 예측을 수행하는 방식이다. 이 방법은 모델을 명시적으로 학습하는 대신 훈련 데이터를 활용하여 예측을 수행하므로, '게으른 학습 (Lazy Learning)'이라고도 불린다. 주요 특징은 다음과 같다:게으른 학습 (Lazy Learning): 훈련 단계에서 모델을 구축하지 않고, 예측 시점에 데이터를 처리한다.비모수적 (Non-parametric): 데이터에 대한 어떠한 가정도 하지 않으며, 데이터 자체에 의존한다.메모리 기반 (Memory-Based): 훈련 데이터를 메모리에 저장하여 사용한다..
머신러닝 2025. 3. 5. 00:35
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