Broccoli's House

※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 책을 기반으로 한다. 지도 학습 알고리즘 : k-최근접 이웃 k-최근접 이웃 - k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors) 알고리즘은 가장 간단한 머신러닝 알고리즘으로써, 훈련 데이터 세트를 저장하는 것이 모델을 만드는 과정의 전부이다. 새로운 데이터 포인트가 주어지면 알고리즘이 훈련 데이터 세트에서 가장 가까운 데이터 포인트, '최근접 이웃'을 찾는다. 이때, k는 찾고자 하는 최근접 이웃의 개수를 뜻한다. k-최근접 이웃 분류- k-최근접 이웃 분류 : 알고리즘이 가장 간단하도록 k가 1인 경우, 가장 가까운 훈련 데이터 포인트 하나를 최근접 이웃으로 찾아 출력 예측에 사용한다. k가 2 이상일 때는 더 많은 이웃을 가지고 있는 클래스가 출력이 된다. ..