1. 통계학에서의 회귀 분석 통계학에서의 회귀 분석은 여러 변수 사이의 경향성을 분석하는 방법으로, 한 변수의 값이 다른 변수의 값을 설명할 수 있도록 두 변수의 관계를 수식으로 표현하고 데이터로부터 추정하는 분석을 의미한다. 단순 선형 회귀 분석, 다중 선형 회귀 분석, 비선형 회귀 분석 등 다양한 방법이 있다. 2. 머신 러닝에서의 회귀 분석 머신 러닝은 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술이다. 머신 러닝에서의 회귀 분석은 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 도출...

1. 머신러닝의 일반적 처리 과정 머신러닝의 일반적인 처리 과정은 학습과 추론으로 구성됩니다. 학습 단계에서는 데이터 전처리, 특징 추출, 학습 진행, 결정 함수 생성 등의 과정을 거치고, 추론 단계에서는 테스트 데이터 전처리, 특징 추출, 추론 진행, 처리 결과 획득 등의 과정을 거칩니다. 2. 머신러닝의 4가지 주제 머신러닝의 4가지 주요 주제는 분류, 회귀, 군집화, 특징 추출입니다. 분류는 입력을 미리 정의된 이산적인 출력으로 매핑하는 문제이고, 회귀는 입력을 연속적인 실수 값으로 매핑하는 문제입니다. 군집화는 데이터를 교집...