지도학습 Supervised learning학습시 데이터에 대한 레이블( 정답 )을 함께 부여하는 학습 방식정답값 = 레이블, 실제값, 타깃, y값예측값 = 분류값, y hat비지도 학습 Unsupervised learning학습시 레이블 없이 데이터만 필요함--분류와 회귀데이터가 입력됐을 때 분류는 분리된 값으로 예측 Ex. 덥다/춥다회귀는 연속된 값으로 예측 Ex. 30.5도, 3.5도분류에는 이진분류/다중분류 로 나뉨--머신러닝 모델 학습에 가장 큰 영향을 주는 것은 데이터.이 데이터에서 충분히 특징을 찾아내지 못하고 머신러닝 모델을 학습할 경우 모델이 과소적합, underfitting 되기 쉬움필요 이상의 특징으로 학습할 경우,머신러닝 모델이 학습데이터에서만 높은 정확도를 가지는 경우, 과대적합,..
