머신러닝 지도학습 • 머신러닝 알고리즘 : 목적에 적합한 다양한 유형으로 구분 • 데이터를 통해 머신러닝 알고리즘의 유형 측면에서의 이해 필요 • 예측 모델 : 데이터 셋의 값으로 새로운 데이터 값 예측 • 학습 알고리즘 : 목표의 특징 사이의 관계를 찾는 모델링 • 예측 모델을 통한 사건의 예측은 불필요함 • 지도학습 : 학습 방법의 명확한 지침에 따른 예측 모델의 훈련 과정 머신러닝 목표 출력 • '지도'란 인간 개입의 의미보다 목표 값이 학습자가 원하는 작업에 따른 학습 정도를 의미 • 보다 형식적인 지도학습 알고리즘으로 데이터 셋 함수로 최적화 • 목표 출력의 특징적인 데이터 값에 따른 조합 탐색 • 범주를 예측하고 지도 머신러닝 작업으로 분류 머신러닝 분류예측 • 범주형 변수, 서열 목록의 범주..