(Machine) 8. 머신러닝 개념

1. 머신러닝이란

1. 기존에 있던 데이터를 어떤 알고리즘을 사용하여 모델을 만들어낸다.
2. 새로운 데이터에 그 모델을 적용하여 예측을 하는 것

2. Key concepts

1. Model
   • 예측을 위한 수학 공식, 함수 1차방정식, 확률분포, condition rule
2. Algorithms
   • 어떤한 문제를 풀기 위한 과정, Model을 생성하기 위한 (훈련) 과정

3. Featur(특징)

• 머신러닝에서 데이터의 특징을 나타내는 변수
• feature, 독립변수, input 변수 등은 동일의미로 사용
• 일반적으로 Table 상에 Data를 표현할 때, Column을 의미
• 하나의 data instance(실제 데이터)는 feature vector로 표현

Scalar는 이텔리체,vector는 소문자 볼드, matrix은 대문자 볼드