머신러닝2 12

머신러닝2 2주차

머신러닝2- 기계학습 (단순 회귀분석) - 추론 통계주로 샘플을 기반으로 모집단에 대한 결론을 도출하는 것을 목표 샘플이 있고 더 넓은 모집단을 이해하려고 함예를 들어 평균 또는 표준 편차와 같은 모집단 매개변수를 추정하거나 해당 매개변수에 대한 가설을 테스트하는데 사용이 가능하다.신뢰 구간을 구성하거나 가설 테스트를 수행하여 수행된다.기계학습기계학습의 주요 목표는 예측을 하거나 새로운 보이지 않는 데이터를 분류할 수 있는 모델을 개발하는 것샘플이 있고 새로운 데이터에 대해 정확한 예측 함  표본 집단을 사용하지만 모집단의 속성을 추론하기보다는 새로운 데이터의 일반화에 초점주의 : 과대적합은 기계 학습의 주요 관심사이다. 모델이 노이즈 및 이상값을 포함하여 훈련 데이터를 너무 잘 학습하여 새 데이터에 대..

머신러닝2 1주차

데이터 ?이론을 세우는 데 기초가 되는 사실, 또는 바탕이 되는 자료관찰이나 실험, 조사로 얻은 사실이나 자료 컴퓨터가 처리할 수 있는 문자, 숫자, 소리, 그림 따위의 형태로 된 자료데이터는 신호, 기호, 숫자, 문자 등으로 기록이 됨정보를 위한 기초적인 자료를 말함정보는 데이터를 가공하지 않은 경우정보 ?구성, 해석 및 맥락화 과정을 통해 데이터에서 파생된다. 데이터는 정보가 생성되는 원재료이다. 정보는 새로운 가치를 생성하고 데이터를 의미있고 유용한 형태로 변환하는 것이다. 정보 생성을 위해 데이터가 필요하지만 정보를 의미 있고 적절하게 만들기 위해서는 추가적인 처리와 해석이 필요하다. 중심 경향 측정평균 : 데이터 세트에 있는 모든 데이터 포인트의 산술 평균중앙값 : 데이터 세트에서 가장 작은 것..