물어봐
BETA
아니 10가지 알려주라고;;
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.
네, 머신러닝 알고리즘 중에서 가장 대표적인 10가지를 간단히 소개해 드리겠습니다.
1. 선형 회귀(Linear Regression): 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 선을 찾는 알고리즘으로, 연속적인 값을 예측할 때 사용됩니다.
2. 로지스틱 회귀(Logistic Regression): 이진 분류 문제에 사용되며, 주어진 데이터를 토대로 각 클래스에 속할 확률을 예측합니다.
3. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine): 이진 및 다중 분류, 회귀 문제에 사용되는 강력한 알고리즘으로, 데이터를 분류하는 경계를 찾아줍니다.
4. 결정 트리(Decision Tree): 의사 결정을 할 때 사용되는 알고리즘으로, 질문에 따라 데이터를 분할하여 예측합니다.
5. 랜덤 포레스트(Random Forest): 여러 개의 결정 트리를 이용해 안정적이고 정확한 예측을 수행하는 알고리즘입니다.
6. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors): 가장 가까운 이웃들의 클래스를 기반으로 분류 및 회귀 문제를 해결하는 알고리즘입니다.
7. K-평균 군집화(K-Means Clustering): 데이터를 여러 군집으로 그룹화하는 비지도 학습 알고리즘으로, 유사한 데이터끼리 묶어줍니다.
8. 나이브 베이즈(Naive Bayes): 특성들 사이의 독립을 가정하고 베이즈 이론을 적용하여 분류하는 알고리즘입니다.
9. 신경망(Neural Networks): 인간의 뇌 구조를 모방한 학습 알고리즘으로, 다층 퍼셉트론(MLP)부터 최신의 딥러닝까지 다양한 형태가 있습니다.
10. 앙상블(Ensemble Learning): 여러 개의 알고리즘을 조합하여 더 나은 성능을 내는 알고리즘으로, 보팅(Voting), 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting) 등이 있습니다.
이렇게 총 10가지의 대표적인 머신러닝 알고리즘을 소개해 드렸습니다. 부족한 부분이 있다면 언제든지 물어보세요.
열심히 읽고 답변했어요!
