-
[ML개념] ML problem 정의머신러닝 || 딥러닝 2022. 8. 11. 09:05
* Supervised learning은 x(데이터),y(타겟) 값이 주어져야한다
* classification의 경우 decision boundary를 찾는 문제로 볼 수 있다.
* clustering의 경우 각 데이터의 similarity(distance)를 어떻게 계산할것인가 하는 문제로 볼 수 있다.
* Dimensionality reduction의 경우 feature를 줄이기위해 다른 알고리즘 적용전 선행되는 경우가 많다.
출처 : https://github.com/heartcored98/Standalone-DeepLearning/blob/master/Lec1/Lec1-B.pdf
'머신러닝 || 딥러닝' 카테고리의 다른 글
[DL개념] MLP (multi layer perceptron) (0) 2022.08.11 [ML개념] binary vs multi-class classification (0) 2022.08.11 [ML개념] Multi-class classification (0) 2022.08.11 [ML개념] binary classification / logistic regression (0) 2022.08.11 [ML개념] Linear regression (0) 2022.08.11