데이터와 한걸음씩

이고잉님의 머신러닝 야학을 듣고 이해한 내용을 바탕으로 작성했습니다. 잘못된 부분은 댓글로 알려주세요. 머신러닝 야학 들으러가기 👉🏻 Orange3는 데이터분석을 쉽게 해볼 수 있도록 도와주는 GUI 툴 입니다. 처음 머신러닝을 학습할 때, 코드부터 짜지 않아도 된다는 점에서 개념을 잡는데 도움이 되었습니다. 선형 회귀 분석 X(Feature, 원인, 독립변수) 에 따라서 달라지는 y (Target , 결과, 종속변수) 를 알아내고 그 관계에 수식을 찾아내어 원인에 따른 결과를 예측하는 것 입니다. 예를들어 온도의 2배 만큼 레몬에이드가 팔리는걸 발견했다고 하면 이렇게 수식으로 표현할 수 있습니다. 온도와 레몬에이드 판매량 관계 : y (레몬에이드 판매량) = 2 * X (온도) 이런 수식을 발견하면 우..

이 블로그는 생활코딩 이고잉님의 머신러닝 야학을 듣고 스스로 이해한 내용을 바탕으로 작성합니다. 잘못된 내용이 있으면 댓글로 알려주세요 :) 머신러닝 야학 신청하러 가기 👉🏻 머신러닝을 본격적으로 시작하기에 앞서, 머신러닝에는 어떤 종류들이 있고 각각 어떻게 분류되는지 보았습니다. 그래야 내가 해결하고자 하는 문제가 생겼을 때, 어떤 머신러닝을 사용하면 되는지 알 수 있고 공부를 할 때도 방향을 잡는데에 도움이 되기 때문입니다. 머신러닝의 분류 머신러닝은 크게 으로 분류됩니다. *이미지 출처:머신러닝 야학 강의 지도학습 VS 비지도학습 지도학습과 비지도학습을 구분하면 종속변수의 유무입니다. 머신러닝에 사용하고자 하는 데이터 셋에 종속변수가 포함되어 있다면, 지도학습 없다면 비지도학습을 사용하면 됩니다. ..