회귀와 분류
최근에 어느 기업의 면접을 봤다. 거기서 회귀와 분류에 대한 질문을 하셨다. 회귀 - 연속적인 데이터를 가지고 새로운 데이터를 예측하는 방법. 분류 - 그저 말대로 분류..... 어떤 데이터를 구분할 때 쓰이는 방법. 또한 회귀는 지도학습, 분류는 비지도학습에 주로 쓰인다고 답했는데,,,,ㅎㅎ.... 이렇게 말씀드렸던 것 같다. 미숙하게 대답을 했기에 약간의 후회가 남아서 다시 정리해본다. 먼저 강화, 지도, 비지도학습이 있다. 이 중 회귀, 분류는 지도학습(supervised learning)에 속한다. 아까 면접에서 분류는 비지도학습에 주로 쓰인다고 했는데, 이것은 군집화와 착각해서 나온 답임을 알게됬다. 생활코딩에서 회귀 : 예측하고 싶은 종속변수(정답 레이블, y)가 숫자일 때 사용한다. 분류 :..
2022. 1. 14.
선형대수(Linear algebra)-행렬, 행렬의 곱, 성질(2)
* 이 공부노트는 프로그래머스 인공지능 데브코스 강창성 교수님의 강의를 바탕으로 제작되었습니다. * 이번엔 진짜 이해하기 힘들 것을 알아가면서 정리해보자(지친다ㅜㅜ). 치역(Range), 영공간(Nullspace) 벡터의 집합($\{x_1,x_2,\ldots,x_n\}$)에 대한 생성(span) $$\mathrm{span}(\{x_1,x_2,\ldots,x_n\}) = \left\{ v : v = \sum_{i=1}^n\alpha_i x_i, \alpha_i \in \mathbb{R} \right\}$$ 행렬의 치역 (range) 행렬 $A\in \mathbb{R}^{m\times n}$의 치역 $\mathcal{R}(A)$는 A의 모든 열들에 대한 생성(span)이다. $$\mathcal{R}(A) =..
2021. 6. 3.
