혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 1주차 미션

기본미션

colab 실습화면 캡쳐하기

추가미션

Ch.02(02-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리

1. 머신러닝 알고리즘의 한 종류로서 샘플의 입력과 타깃(정답)을 알고 있을 때 사용할 수 있는 학습방법은 무엇인가요?
   ✔1) 지도학습
   2) 비지도학습
   3) 차원축소
   4) 강화학습

   지도학습: 정답을 알려주고 학습 시키는 방법
   비지도학습: 정답을 알려주지 않고 그룹핑 하도록 학습 시키는 방법
   차원축소: 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 축소 시키는 방법 (특징선택, 특징추출)
   강화학습: 어떤 행위를 하고 보상을 주어서 보상을 크게 받도록 스스로 학습하는 방법

2. 훈련세트와 테스트 세트가 잘못 만들어져서 전체 데이터를 대표하지 못하는 현상을 무엇이라고 부르나요?
   1) 샘플링 오류
   2) 샘플링 실수
   3) 샘플링 편차
   ✔4) 샘플링 편향

   책에 잘 설명되어져 있어서 별도로 레퍼런스를 찾아 보지 않았음

3. 사이킷 런은 입력 데이터(배열)가 어떻게 구성되어 있을 것으로 기대하나요?
   1) 행:특성, 열: 샘플
   ✔2) 행:샘플, 열: 특성
   3) 행:특성, 열: 타깃
   4) 행:타깃, 열: 특성

   https://velog.io/@jklee1881/%EC%82%AC%EC%9D%B4%ED%82%B7%EB%9F%B0-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0
   을 참조하여 확인함