오늘은 머신러닝에 대해서 공부를 했다. 머신러닝에 대하여 개념들을 정리하고, 코드들은 따로 정리를 해보려고 한다!! 사실 너무 수학적으로 접근을 하게 된다면 끝도없이 공부 할 것이 생기기 때문에 개념적으로 접근하려고 한다!! 머신러닝의 기초를 따지면, 1. 머신러닝을 푸는 문제 단위 - 회귀(Reqgession) 기본 문제를 풀기 위해서는 입력값과 출력값을 정의해야한다. ex) 사람의 얼굴사진(input)을 보고 몇살(output)을 예측하는 문제 - 출력값이 연속적인 문제를 예측해야 할 떄 사용한다!!! - 분류(Classification) 성공과 실패 등을 가지고 나눌때 ( 비연속적 ) pass = 0 fail = 1 2. 머신러닝 종류 - 지도학습 정답값을 알고 있는 상태 (정확도가 더 높음) 정답..