[KT AIVLE] DX트랙 머신러닝(6주차) 복습(기본 알고리즘: Linear Regression, K-Nearest Neighbor, Decision Tree, Logistic Regression)
머신러닝 복습기본 알고리즘 분류범줏값을 예측로지스틱 회귀 (Logistic Regression), 결정 트리 (Decision Trees), 랜덤 포레스트 (Random Forest), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM), k-최근접 이웃 (k-Nearest Neighbors, k-NN) 등회귀연속적인 숫자를 예측선형 회귀 (Linear Regression), 다항 회귀 (Polynomial Regression), 결정 트리 회귀 (Decision Tree Regression), 랜덤 포레스트 회귀 (Random Forest Regression) 1. Linear Regression(선형 회귀) 알고리즘최선의 회귀모델은 전체 데이터의 오차합이 최소가 되는 모델을 의미 ..