행복한바보고양이😻

🎯 1. K-Means Clustering이란?K-Means Clustering은 **비지도 학습(Unsupervised Learning)**의 대표적인 알고리즘 중 하나로, 데이터를 K개의 그룹(클러스터)으로 묶는 군집화(Clustering) 기법입니다.데이터를 유사한 특징을 가진 그룹으로 분류하는 알고리즘사전에 데이터의 레이블(정답)이 주어지지 않아, 데이터 자체의 구조를 분석하는 데 활용됨고객 세분화, 이미지 압축, 이상 탐지 등 다양한 분야에서 활용됨   🎯 2. K-Means Clustering의 작동 원리K-Means 알고리즘은 다음의 단계를 거쳐 수행됩니다.K개의 중심점(Centroid)을 임의로 선택각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점에 할당각 클러스터의 중심점을 해당 클러스터 내 모..

🎯 1. 서포트 벡터 머신(SVM)이란?*SVM(Support Vector Machine)**은 지도 학습(Supervised Learning) 알고리즘 중 하나로, 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 사용됩니다.분류 문제(Classification): 주어진 데이터를 두 개 이상의 그룹으로 나누는 문제회귀 문제(Regression): 연속적인 값을 예측하는 문제SVM의 핵심 개념은 **결정 경계(Decision Boundary)**를 찾아 데이터를 가장 잘 구분하는 초평면(Hyperplane)을 설정하는 것입니다.   🎯 2. 최적의 결정 경계(Decision Boundary)결정 경계란?데이터 포인트를 두 개의 그룹으로 나누는 선(또는 다차원 공간에서..

머신러닝에서 **회귀(Regression)**란 연속적인 값을 예측하는 알고리즘을 의미합니다. 특히, 회귀는 데이터 간의 관계를 찾고 미래 값을 예측하는 데 사용됩니다. 회귀는 크게 **선형 회귀(Linear Regression)**와 **비선형 회귀(Non-Linear Regression)**로 나뉩니다. 🎯 1. 선형 회귀(Linear Regression)란?선형 회귀는 X(독립 변수)와 Y(종속 변수) 사이의 관계가 직선 형태로 나타나는 회귀 분석 방법입니다. 즉, 데이터가 직선 형태로 정렬될 때, 선형 회귀를 사용하여 적절한 직선을 찾을 수 있습니다.🔹 선형 회귀의 수학적 표현선형 회귀의 기본 수식은 다음과 같습니다.Y=aX+bY = aX + bY=aX+bYYY : 예측값 (종속 변수)XXX ..

1. 지도 학습(Supervised Learning)이란?지도 학습은 머신 러닝의 한 종류로, **입력 데이터(Input)**와 이에 상응하는 **정답 데이터(Output)**를 사용하여 학습하는 알고리즘입니다. 모델은 주어진 데이터를 학습한 후, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.입력 데이터(X): 모델이 학습할 특징(Features) 데이터정답 데이터(y): 각 입력 데이터에 대한 실제 정답(Label)# Data Preprocessing Template# Importing the librariesimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd    2. 지도 학습의 주요 유형2-1. 회귀(Regression)목표: 연속..

1. 인공지능(AI)이란?정의: 사람처럼 생각하고 학습하며 문제를 해결할 수 있는 기술.목적: 사람의 지능을 흉내 내어 다양한 작업을 수행.일상 예시:스마트 스피커:"오늘 날씨 어때?" 질문에 적절히 대답.(질문 → 이해 → 응답)자동차 내비게이션:최적의 경로를 찾아 안내.(지도 데이터 → 판단 → 결과 제공)   2. 머신러닝(Machine Learning)이란?정의: AI의 한 분야로, 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 예측하거나 결정을 내림.핵심 개념:데이터를 입력하면 컴퓨터가 패턴을 학습.학습 결과를 바탕으로 새로운 문제를 해결.일상 예시:넷플릭스 추천 시스템:당신이 본 영화 데이터를 학습 → 좋아할 영화를 추천.이메일 스팸 필터링:스팸 이메일의 특징을 학습 → 스팸과 일반 이메일 구분.   3...