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머신러닝 기초 - 지도학습: 개념과 알고리즘

📚 지도학습의 개념 이해지도학습은 머신러닝의 한 분야로, 입력 데이터와 그에 상응하는 정답(레이블)을 기반으로 모델을 학습시키는 방법이다. 실제 응용 분야에서는 이메일 스팸 필터링, 이미지 분류, 의료 진단 등 다양한 분야에서 사용된다. 지도학습에서는 주어진 데이터를 통해 함수 관계를 학습하며, 이 함수는 새로운 데이터에 대해 올바른 예측을 내릴 수 있도록 한다. 데이터셋은 보통 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나뉘며, 훈련 데이터로 모델을 학습시키고 테스트 데이터로 성능을 평가한다.🤖 지도학습 알고리즘 종류지도학습에는 다양한 알고리즘이 존재한다. 대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, K-Nearest Neighbors(KNN) 등이 있다...
머신러닝 2025. 2. 19. 23:22
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