모델1 머신러닝 모델들은 무엇이 있을까? 기계 학습(ML)에서는 다양한 모델들이 사용되며, 각 모델은 다른 알고리즘과 특성을 가지고 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 ML 모델의 예시입니다. 선형 회귀(Linear Regression): 선형 관계를 모델링하여 연속적인 출력 값을 예측하는 회귀 문제에 사용됩니다. 최소제곱법을 사용하여 예측값과 실제값의 오차를 최소화하는 선형 함수를 찾습니다. 로지스틱 회귀(Logistic Regression): 이진 분류 문제에 사용되며, 입력 변수와 출력 변수 간의 로지스틱 함수를 통해 확률을 예측합니다. 경사 하강법 등의 최적화 알고리즘을 사용하여 모델을 학습시킵니다. 의사 결정 트리(Decision Tree): 데이터의 속성과 목표 변수 간의 의존 관계를 트리 구조로 모델링합니다. 데이터를 분.. 2023. 5. 25. 이전 1 다음
