1-1. Introduction to Machine Learning

1. Supervised Learning Models

- Linear regression

- Logistic regression

- SVM

- K-nearest neighbors

- neural networks

 

 

2. Unsupervised Learning Models

- PCA

- k-means

-hierarchical clustering

 

3. Regression vs. Classification

Regression	Classification
예측하고 싶은 것이 숫자 연속적인 수치 값 예측	예측하고 싶은 것이 범주 (클래스)
ex. 주택 가격	ex. 양성/음성

 

4. 예시 

- 스팸 메일인지 아닌지 -> Supervised Learning (binary classification)

- 전립선암과 관련된 건강 데이터를 활용하여 PSA(전립선 특이 항원) 수치 예측 -> Supervised Learning with qunatitative outcome

- 손글씨 숫자 분류 -> Supervised Learning with categorial outcome (Multi-class Classification)