3분 머신러닝 - k-NN 🔑 k-nearest neighbors | 거리 | 유사도 | 유클리드거리 | Euclidean distance
Автор: 곽기영
Загружено: 2026-01-12
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[3분 머신러닝]
머신러닝(machine learning)의 개요부터 시작해, 지도학습(supervised learning)과 비지도학습(unsupervised learning)의 주요 머신러닝 알고리즘 29가지를 핵심 아이디어 중심으로 간결하게 소개합니다.
지도학습 알고리즘으로는 다음과 같은 머신러닝모델이 포함됩니다: 선형회귀, 로지스틱회귀, 페널티회귀(릿지, 라소, 일래스틱넷), 다변량적응회귀스플라인(MARS), 일반가법모델(GAM), 로컬회귀(LOESS), k-NN, 나이브베이즈, 서포트벡터머신(SVM), 의사결정나무, 배깅, 랜덤포레스트, AdaBoost, GBM, XGBoost, 스태킹, 인공신경망, 딥러닝.
비지도학습 알고리즘으로는 다음과 같은 머신러닝모델이 포함됩니다: 주성분분석(PCA), t-SNE, UMAP, k-평균 군집분석, 계층적 군집분석, DBSCAN, OPTICS, GMM, 자기조직화지도(SOM), 장바구니분석(연관규칙분석), 추천시스템.
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『R 기초와 활용』(곽기영, 도서출판 청람)
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