k-Nearest Neighbors (1) 썸네일형 리스트형 [머신러닝1] 개념/통계와의 차이/이진분류/K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors) 머신러닝¶ 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야 인공지능의 하위 분야 중에서 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 핵심 분야 1. 머신러닝과 통계의 차이¶ 통계나 수학 이론보다 경험을 바탕으로 발전 머신러닝 체제에서는 정답이 있는 데이터를 정답과 같이 머신러닝 모형(알고리즘)에 넣어주면 적절한 절차가 나타납니다. 정답이 있는 데이터가 충분하다면 절차는 더욱 의미 있어지고 그 절차를 기반으로 새로운 데이터를 이용한 분류 또는 예측을 할 수 있습니다. 통계학¶ 작은 수의 데이터로부터 일반적 결론을 도출할 수 있는 확률이론 기반 통계적 추론을 중심으로 함 ex) 왜 이 사람에게 이런 영화 추천 결과가 나왔는지 머신러닝¶ 대량의 데이터. 결과 중심.. 이전 1 다음