머신러닝 알고리즘 타입머신러닝의 알고리즘은 크게 나누면 4가지 정도로 나눌 수 있습니다.지도학습비지도학습강화학습메타학습비지도학습자율 학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 일종으로, 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속한다. 이 방법은 지도 학습(Supervised Learning) 혹은 강화 학습(Reinforcement Learning)과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는다. 자율 학습은 통계의 밀도 추정(Density Estimation)과 깊은 연관이 있다. 이러한 자율 학습은 데이터의 주요 특징을 요약하고 설명할 수 있다. 자율 학습의 예로는 클러스터링(Clustering)을 들 수 있다. 또 다른 하나의 예로는 독립 성분 분석(Independ..
머신러닝
2017. 11. 25. 13:22
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