TIL - 코드카타, 머신러닝 기초 (~1-7)

def solution(absolutes, signs):
    answer = 0
    for i in range(len(absolutes)):
        if signs[i]:
            answer += absolutes[i]
        else:
            answer -= absolutes[i]
    return answer

 

 

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머신러닝

관측된 패턴을 기반으로 의사 결정을 하기 위한 알고리즘

 

딥러닝

인공신경망을 이용한 머신러닝

 

 

 

머신러닝이 발전한 이유?

• 데이터를 기반으로 한 의사결정을 내리고 싶어서
• 서비스의 발전
• 저장매체 가격의 하락

 

머신러닝 종류

• 지도학습: 문제와 정답을 알려주고 공부시키는 방법
• 비지도 학습: 답을 알려주지 않고 공부시키는 방법
• 강화 학습: 보상을 통해 상은 최대화, 벌은 최소화하는 방향으로 행위를 강화하는 학습

 

적용 분야

• 금융: 신용평가, 사기탐지, 주식 예측
• 헬스케어: 질병 예측, 환자 데이터 분석
• 이커머스: 고객 구매 패턴 분석, 추천 시스템, 가격 최적화, 장바구니 분석
• 자연어처리: 번역, 챗봇, 텍스트분석
• 이미지 & 영상처리: 얼굴인식, 이미지 생성

 

 

 

 

선형회귀 

• Y는 종속 변수, 결과 변수
• X는 독립 변수, 원인 변수, 설명 변수

 

 

머신러닝에서 사용하는 선형회귀 식

• $w$: 가중치
• b: 편향(Bias)

 

 

 

평가지표

 

에러 정의방법

1) 에러 = 실제 데이터 - 예측 데이터로 정의하기

2) 에러를 제곱하여 모두 양수로 만들기, 다 합치기

3) 데이터만큼 나누기

 

 

MSE (Mean  Squared Error)

* ^ 표기를 hat이라고 하며, 예측한 수치에 표기

 

 

 

 

R Square 

전체 모형에서 회귀선으로 설명할 수 있는 정도

 

 

정의