혼공학습단 7기 - 1주차 미션

1. 기본 미션

• 실습 코랩

< ch 01 >

Google Colaboratory Notebook

 

< ch 02-1 > 

Google Colaboratory Notebook

 

< ch 02-2 > 

Google Colaboratory Notebook

 

2. 선택 미션 

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• 문제 풀이 

1번.

- 지도 학습 : 입력(데이터)과 타깃(정답)으로 이뤄진 훈련 데이터가 있을 때 사용. 입력과 타깃을 전달하여 모델을 훈련한

다음 새로운 데이터를 예측하는 데 활용.

예 ) k-최근접 이웃 : 지도 학습 알고리즘

- 비지도 학습 : 입력 데이터만 있을 경우 사용. 무엇을 예측하는 것이 아니라 입력 데이터에서 특징을 찾는 데 주로 활용

- 강화 학습 : 알고리즘이 행동한 결과로 얻은 보상을 사용해 학습

 

2번. 샘플링 편향 : 특정 종류의 샘플이 과도하게 많은 경우 발생 → 제대로 된 지도 학습 모델을 만들 수 없다.

 

3번. 사이킷 런의 넘파이 배열의 행은 샘플이, 열은 특성이 출력된다.