본문 바로가기
반응형
분류와 회귀 차이 설명 정리 - 머신러닝 기초 목차안녕하세요, 독자 여러분. 오늘은 머신러닝의 기본 개념 중 하나인 분류와 회귀의 차이에 대해 알아보겠습니다. 많은 사람들이 데이터 분석이나 머신러닝을 공부하면서 이 두 가지 개념을 혼동하기 쉬운데, 그 이유는 두 방법 모두 데이터를 기반으로 예측을 하는 것이라는 점에서 출발하기 때문입니다. 하지만 분류와 회귀는 서로 다른 목적과 특징을 가지고 있으며, 각각의 사용처와 평가 방법도 다릅니다. 이번 글에서는 이 두 개념을 명확하게 구분하고, 각각의 주요 요소를 살펴보도록 하겠습니다. 먼저, 분류와 회귀란 무엇인지에 대한 정의를 살펴보겠습니다. 분류는 주어진 데이터를 특정 카테고리에 배정하는 작업을 의미합니다. 예를 들어, 이메일을 스팸과 정상으로 나누는 것이 분류의 한 예입니다. 이에 반해, 회귀는 연속.. 2025. 5. 7.
K-최근접 이웃 알고리즘 구현 - 머신러닝의 기초 목차 👉K-최근접 이웃 알고리즘 구현 확인하기 K-최근접 이웃 알고리즘최근 머신러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그중에서도 K-최근접 이웃 알고리즘은 머신러닝의 가장 기초적이고 직관적인 알고리즘 중 하나로 손꼽히고 있습니다. 이 알고리즘은 데이터 포인트가 속할 범주를 결정하기 위해 가장 가까운 이웃들을 참조하여 판단하는 방식을 사용합니다. K-최근접 이웃 알고리즘은 특히 분류 문제에 효과적이며, 구현이 간단하여 머신러닝을 처음 접하는 이들에게 적합합니다. 본 포스트에서는 K-최근접 이웃 알고리즘의 기본 원리와 구현 방법에 대해 알아보겠습니다. 우리가 일상에서 경험하는 많은 문제들은 데이터를 통해 해결될 수 있습니다. 예를 들어, 사진 속 고양이와 개를 구분하는 것은 K-최근접 이웃 알고리즘이 잘.. 2025. 5. 7.
반응형