728x90
- ML : Machine Learning 기계학습
- learning : 학습
- regression 회기
- classification 분류
Suervised / Unsupervised learning
- Suervised learning
- learning with labeled examples - training set
- 지도학습
- Training data set을 통해서
- Unsupervised learning
- Google news groping
- Word clustering
- 비지도학습
- 데이터를 스스로 학습
Types of supervised learning
- Predicting final exam score based on time spent // 0~100
- regression // 회기
- Pass/non - pass based on time spent // Pass or Fail
- binary classification
- Letter grade (A, B, C, E and F) based on time spent // A+ ~ D0
- multi-label classification
728x90
'AI > 딥러닝의 기본' 카테고리의 다른 글
ML Lec 5: Logistic Classification (0) | 2020.05.20 |
---|---|
ML lec 04 - multi-variable linear regression 여러개의 입력(feature)의 Linear Regression (0) | 2020.04.29 |
ML lec 03 - Linear Regression의 cost 최소화 알고리즘의 원리 설명 (0) | 2020.04.22 |
ML lec 02 - Linear Regression의 Hypothesis 와 cost 설명 (0) | 2020.04.22 |
모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 (1) | 2020.04.22 |