Broccoli's House

※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 책을 기반으로 한다. 지도 학습 알고리즘 : 정리 요약 및 정리 - 최근접 이웃(k-NN) : 데이터 포인트에서 가장 가까운 훈련 데이터 포인트, 최근접 이웃을 찾는 알고리즘. 작은 데이터 세트일 경우에 기본모델로서 좋고 이해하기 쉽다. - 선형 모델 : 선형적인 직선이나 평면, 초평면 등을 이용하여 출력을 찾는 알고리즘. 첫 번째로 시도하기 좋으며, 대용량 데이터세트와 고차원 데이터 세트에 가능하다. - 나이브 베이즈 : 데이터의 특성을 독립적이라 가정하여 각 상황의 확률을 계산하여 결과를 출력한다. 분류 문제에만 적용할 수 있다. 대용량 데이터 세트와 고차원 데이터에 사용 가능하다. 선형 모델보다 훨씬 빠르나 정확도는 떨어진다. - 결정 트리 : 데이터를 이진 분..