머신러닝 1주차 2 - 지도학습

Supervised Learning

가장 일반적인 형태의 학습이다.

 

Regression

차량 가격 맞추기

여기서 115마력의 차량의 값은?

-> 데이터를 잘 나타낼 수 있는 직선으로 나타낼 수 있다. 그 직선에서 115지점에서의 가격을 구할 수 있다.

선형 회귀 문제

2차원 선형 회귀를 통한 가격 예측하기 

 

선형회귀 분석 - 라벨링이 되어있는 데이터를 통해 우리가 예측하는 수를 찾는 방식

우리는 마력에 따른 가격을 알기 때문에 라벨링이 있는 데이터를 가지고 있는 것으로 지도학습이다.

 

여기서 올바른 답 - 자동차 가격

 

Classification

이진 분류(0,1), 다중 분류(0,1,2,,,,,,,n)

분류 문제

이 데이터를 보고 37.9도의 체온이 양성일지 음성일지 판단할 수 있다.

주어진 데이터를 이용하여 예측함수를 찾아내고, 그 예측함를 이용하여 주어진 입력에 대한 결과를 예측해보자 하는 것이다.

예측함수 역할

 

이 예측함수에서 37.9는 양성이라고 판단한다.

 

이제 다중 분류문제 multi classification이 나온다.

classification

2가지 정보가 주어졌을 때

입력값은 많을 수록 정확해질 수 있다.

라벨의 수는 10개가 된다.

카메라를 사용해 숫자 데이터를 영상 데이터로 변환한다. 28*28 -> 784

이런 예측함수를 이용하여 결과를 예측할 수 있다.

image classification

제대로 부류하지 못하면 Miss Classification이라고 부른다.