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MachinLearning 1

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์ง€๋„ํ•™์Šต (Supervised Learning ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ์ฃผ์ž…๋˜๋Š” ํ›ˆ๋ จ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ๋ ˆ์ด๋ธ”(y๊ฐ’)์ด ํฌํ•จ๋˜์–ด ์žˆ๋‹ค. ์˜ˆ) ๊ณ ์–‘์ด์‚ฌ์ง„(1,0), ๊ฐ•์•„์ง€์‚ฌ์ง„ (0,1) ์ด๋Ÿฐ์‹์œผ๋กœ ์ •ํ™•ํ•œ ๋ผ๋ฒจ๋ง์ด ๋˜์–ด์žˆ๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ›ˆ๋ จ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ์ด์šฉํ•œ๋‹ค. ๋Œ€ํ‘œ์ ์ธ ์ง€๋„ํ•™์Šต ๋ฐฉ๋ฒ• ๋ถ„๋ฅ˜ ์ข…๋ฅ˜๋ฅผ ์˜ˆ์ธกํ•˜๋Š” ๊ฒƒ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํŠน์ • ๋ผ๋ฒจ๊ฐ’(y๊ฐ’)์œผ๋กœ ๋ถ„๋ฅ˜(์˜ˆ์ธก)ํ•˜๋Š” ์ž‘์—… ์ŠคํŒธ๋ถ„๋ฅ˜ ( ์ŠคํŒธ์ด๋‹ค (1) / ์ŠคํŒธ ์•„๋‹ˆ๋‹ค (0) ) : ๋ณดํ†ต Yes / No ๋ฅผ 1๊ณผ 0์œผ๋กœ ํ‘œํ˜„ํ•œ๋‹ค. - ์ด์ง„๋ถ„๋ฅ˜ ์–ด๋–ค ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ๋Œ€ํ•ด ์—ฌ๋Ÿฌ๊ฐ’ ์ค‘ ํ•˜๋‚˜๋กœ ๋ถ„๋ฅ˜ํ•˜๊ธฐ๋„ ํ•œ๋‹ค. - ๋‹ค์ค‘๋ถ„๋ฅ˜ ๊ณ ์–‘์ด (1,0,0) / ๊ฐ•์•„์ง€ (0,1,0) / ํ† ๋ผ (0,0,1)... ํšŒ๊ท€ ์—ฐ์†๋œ ๊ฐ’์„ ์˜ˆ์ธกํ•˜๋Š” ๊ฒƒ ์–ด๋–ค ๋ฐ์ดํ„ฐ๋“ค์˜ ํŠน์ง• (feature)์„ ํ† ๋Œ€๋กœ ๊ฐ’(์ˆ˜์น˜)์„ ์˜ˆ์ธก ํ•˜๋Š” ์ž‘์—… ์˜ˆ) feat..

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