안녕하세요 Dibrary입니다. 이번에는 혼자공부하는 머신러닝 책의 3 챕터, '회귀'에 대해 정리해보겠습니다. 회귀는 간단하게 클래스 중 하나로 분류하는 것이 아니라, 임의 숫자를 예측하는 것입니다. 두 변수 사이의 상관관계를 분석하는 방법이 회귀입니다. 1. k-최근접 이웃 회귀 예측하려는 샘플에 가까운 샘플 k개를 선택하는데, 샘플의 타겟은 '수치값'입니다. 간단히 예를 들자면, 이 수치값의 평균을 구하고 이를 예측 값으로 사용하는 것이 일종의 회귀 방법입니다. 2. 선형회귀 샘플 데이터들의 특성을 가장 잘 나타내는 직선을 구하고, 해당 선을 기준으로 예측값을 구하는 방법입니다. 과대적합 = 모델이 훈련에 너무 익숙해져 있는 상황입니다. 따라서, 실제 데이터가 주어지더라도 훈련과 다르면 틀리다고 판..
