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[머신러닝+딥러닝 기초 강의] 3강. 마켓과 머신러닝 | k-최근접 이웃 알고리즘

한빛미디어

2025. 4. 7.

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#ai
  • 코랩에서 깃허브 노트북 실행 시 안전 메시지는 사용자 정보 요청 가능성에 대한 경고이며, 안전한 코드라면 무시하고 진행 가능 ⚠️.
  • 머신러닝은 데이터로부터 규칙을 학습하는 방식으로, 전통적인 프로그래밍과 차별화됨 🤖.
  • 도미와 빙어 분류 예시에서, 도미를 1, 빙어를 0으로 설정하는 것은 문제 해결 방식에 따라 선택 가능 🐟.
  • 사이킷런(scikit-learn) 라이브러리는 머신러닝 모델 훈련 및 평가에 사용되며, fit, score, predict 메서드를 제공함 ⚙️.
  • K-최근접 이웃 알고리즘은 주변 K개의 샘플을 기반으로 예측하며, K값 조정을 통해 모델 정확도를 변경할 수 있음 🏘️.

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