[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] Chapter 03 회귀 알고리즘과 모델 규제
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Artificial Intelligence
1. k-최근접 이웃 회귀회귀/ k-최근접 회귀/ 결정계수/ 과대적합과 과소적합 지도 학습 알고리즘분류: 샘플 -> 몇 개의 클래스 중 하나로 분류하는 문제회귀(regression): 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제ex. 내년도 경제 성장률 예측, 배달 도착할 시간 예측정해진 클래스 X 임의의 수치 출력두 변수 사이의 상관관계를 분석하는 방법k-최근접 이웃 분류예측하려는 샘플에 가장 가까운 샘플 k개 선택샘플들의 클래스 확인 -> 다수 클래스를 새로운 샘플의 클래스로 예측k-최근접 이웃 회귀예측하려는 샘플에 가장 가까운 이웃 샘플 k개 선택이웃한 샘플의 타깃은 어떤 클래스 X 임의의 수치 O이웃 샘플의 수치 사용 -> 새로운 샘플 x의 타깃 예측=> 가장 가까운 이웃 샘플을 찾고 이 샘플들의 타깃값을 ..
