혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 1주차

1주차 미션 - 코랩 실습 화면 캡처하기, Ch.02(02-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기

 

 

[▶ 확인 문제]

 

머신러닝 알고리즘의 한 종류로서 샘플의 입력과 타깃을 알고 있을 때 사용할 수 있는 학습 방법은 지도 학습입니다.

- 비지도 학습은 타깃 데이터가 없어 무엇을 예측하는 것이 아니라 입력 데이터에서 어떤 특징을 찾는 데 주로 활용됩니다.

- 차원 축소는 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 변환하는 방법입니다.

- 강화 학습은 기계 학습의 한 영역으로 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법입니다.

 

훈련 세트와 테스트 세트가 잘못 만들어져 전체 데이터를 대표하지 못하는 현상은 샘플링 편향입니다.

 

사이킷런은 입력 데이터가 행: 샘플, 열: 특성으로 구성되어 있습니다.