03-1 K-최근접 이웃 회귀지도 학습 알고리즘 종류1. 분류 - 0인지 1인지, 도미인지 빙어인지2. 회귀 - 임의의 어떤 숫자를 예측, 내년도 경제 성장률, 농어의 무게 K-최근접 이웃 회귀도 어렵게 생각하지 않아도 된다.60, 80, 100의 이웃을 가진 k를 예측하려면 그냥 평균내면 된다 = 80 여기서는 농어의 길이만 가지고 무게를 예측할 수 있을 것 같아서 해보려고 한다. 파이썬에서는 1차원 배열의 크기는 원소가 1개인 튜플로 나타냅니다. 예를 들어 [1, 2, 3]의 크기는 (3, )입니다.이를 2차원 배열로 억지로 바꾸려고 하나의 열을 추가했습니다. 그러면 배열의 크기가 (3, 1)이 됩니다.[1, 2, 3] -> [[1], [2], [3]]2장에서는 특성이 [길이, 무게]로 자연스럽게 2..

02-1 지도 학습 vs 비지도 학습지도 학습: 문제와 답(훈련 데이터)을 함께 주고 학습시키는 방법 - 훈련 데이터 = 입력(데이터) + 타겟(정답) ex) [[30(특성), 600(특성)], 1(도미)]비지도 학습: 문제(입력 데이터)만 주고 학습시키는 방법 그렇다면 k-최근접 이웃 알고리즘은 어떤 학습인가? = 지도 학습 훈련 세트와 테스트 세트시험문제를 생각하면 편하다시험에 책에 있는 연습문제가 그대로 나온다면 과연 그 학생의 능력을 평가할 수 있을까? - No머신러닝의 경우 준비한 데이터셋을 공부용 / 시험용으로 나누면 된다.그걸 훈련 세트 테스트 세트라고 한다. (나누는 방법에 따라 모델의 정확도가 많이 차이가 나기도 한다.) 추가로 훈련 세트 / 테스트 세트를 터무니없이 나누면 Overfit..