머신러닝 지도 방식에 따라 1. 지도학습 정답이 무엇인지 컴퓨터에 알려주고 학습시키는 방법 데이터가 입력(특징벡터)와 출력(목푯값) 쌍으로 주어짐 목적함수가 학습과정을 주도함 - 분류 k최근접이웃(KNN), 서포트 벡터 머신(SVM), 결정 트리, 로지스틱 회귀 - 회귀 : 출력이 연속된 실수로 주어짐 선형 회귀 -순위매기기ranking : 주로 검색에서 사용됨. 관련 문서를 찾은 후 적합도에 따라 순위를 매겨 사용자에게 제공하는 목적 - 영상 변환 2. 비지도학습 정답을 알려주지 않고 특징이 비슷한 데이터를 클러스터링해서 예측하는 학습 방법 특징벡터만 주어짐 유사도 기반(데이터 간 거리 측정)으로 특징이 유사한 데이터끼리 클러스터링으로 묶어서 분류됨 - 군집(클러스터링) : 특징 공간에서 가까이 있는 ..
