M2 시험대비 요약

회귀/분류 비교 설명 - 주관식 회귀 설명 수치 예측 분류 설명 샘플이 어디에 속하는지 지도학습/비지도학습 비교 설명 지도학습 입력값 -> 정답값(o) 을 포함하는 훈련용 데이터 이용 학습 -> 미지의 데이터에 대해 값 예측 비지도학습 입력값 -> 정답값(x) -> 입력데이터의 패턴, 특성을 발견 탐색적 분석 덴드로그램 : 3개로 분류 - 방법 범주형 데이터 수치형 데이터 데이터 전처리 시 결측치 처리 방법 모두 버리기 적절한 값 대체 : 0, 평규느 최소값, 중앙값, 중위수 분석 단계로 넘김(NA처리) one hot encoding 범주형 데이터를 수치로 (1, 0) - (0, 1) 남여 표현 스케일링 표준 스케일링(스텐다드 스케일링, 표준 정규분포화) 표준 정규분포로 바뀜 - 평균 : 0 분산 : 1 최소-최대 스케일링 : 최소=0 최대=1 로 압축 클러스터링 유사도 자카드 유사도 : 비슷한 취향의 사람을 찾을 때 사용 클러스터링에서 제일 중요 적절한 군집의 수(K) 알고리즘 K...