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분류와 회귀는 모두 학습 데이터 세트에 의존하지만, 분류에서는 기계가 입력 데이터를 범주의 관측치로 할당하는 방법을 학습하는 반면, 회귀에서는 위 함수의 출력이 숫자형입니다(Garbade, 2018 ). 반대로, 비지도 학습은 출력 변수를 사용할 수 없는 패턴이나 매핑 함수를 찾습니다. 이 경우 기계는 알고리즘을 사용하여 데이터에서 흥미로운 구조를 발견합니다(Brownlee, 2016 ). 비지도 학습에는 두 가지 하위 범주가 있습니다. 유사성을 기반으로 관측치를 그룹화하는 클러스터링과 데이터의 큰 부분을 특징짓는 관계를 설명하는 규칙을 발견하는 연관 관계입니다. 예측 분석 지도 학습과 비지도 학습 모두 예측을 사용합니다. 예측은 존재하는 정보를 사용하여 존재하지 않는 정보를 생성하는 "누락된 정보를 채우는 프로세스"입니다(Agarwal et al., 2018 , 13). 나트랑 가라오케 주소시대 사자티비 주소나무 여기여 슬롯겨울 블랙티비 블랙티비주소 블랙티비 bj벳 롤토토 사이트 의정부 아이폰수리 링크사랑 신용카드 현금화 잠실휴대폰성지 송파휴대폰성지 호치민 가라오케 강남셔츠룸 레드라인 먹튀 레드라인 사이트 레드라인 먹튀 레드라인 먹튀 천안다국적노래방 무료스포츠티비 스포츠티비 무료스포츠중계 강구항 영덕대게 맛집 스포츠중계제작 스포츠중계사이트제작 스포츠중계제작 스포츠중계 사이트 제작 비용