1장 Introdution to Machine Learning
머신러닝 정의 작업 T를 P로 측정하는 능력이 E로 향상될 수 있다. T : 작업 = 모델, 학습방식? ( 지도, 비지도, 강화학습 ) 지도 : 입력, 출력 주고 함수만듬 ( 분류, 회귀 ) 비지도 : 입력 주고 알아서 함수만듬 ( 군집 ) 강화 : 입력주면 리워드랑 관찰값 반환, policy를 배워 리워드 최대가 되게끔 혼자 강화 P : 알고리즘 능력 평가 회귀 : mse, rmse, mae, mape 분류 : accury, precision, recall, confusion matrix, f1 – score, ... Test data : unseen data로 평가 E : 경험 = 데이터 Raw data : 원본 데이터 ( 아무거나 되지만 유의미한 데이터를 구성해야.. ) 보통 행렬로 정리, 열에는 ..
