인공지능 개발일지

안녕하세요! 이번 시간에는 선형 회귀와 다항 회귀에 대해 알아봅시다. 선형 회귀와 다항 회귀에 대해 알아보기 전에 먼저 회귀가 전체 머신러닝 구조도 중에 어디에 있는지 알아봅시다. (저는 학습을 할 때 전체 중에 어디를 배우고 있는지 아는 것을 중요하게 생각합니다) 머신러닝은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉘는데 우리는 그중에서 지도 학습을 봅시다. 지도 학습은 아래와 같이 분류할 수 있습니다. 분류는 라벨이 이산적인 분포일 때 사용하고, 회귀는 라벨이 연속적인 분포일 때 사용합니다. 그리고 이진 분류는 정답(라벨)이 둘 중 하나일 때 사용하고 멀티 라벨 분류는 정답이 여러 개 중 하나일 때 사용합니다. 비유하면 정답의 형태가 분류는 객관식(선택), 회귀는 주관식이라고 할 수 있겠네요 ..