CH.1 머신러닝 개요 (Machine Learning Overview)

• 회귀와 분류
  • 회귀: 연속적인 데이터를 학습한 후, 학습된 결과를 바탕으로 데이터에 대한 미래 값을 예측하는 것
  • 분류: 이 데이터가 어느 분포에 속하는지 파악하는 것
• 텐서플로, 케라스 등 딥러닝 프레임워크를 사용하지않고 파이썬만으로 직접 구현하여 머신러닝 동작원리를 이해할 수 있게 하는 것이 이 책의 특징
• 사전 지식
  • 프로그래밍 개념
    • 변수, 데이터타입, 제어문, 함수, 클래스, 라이브러리 등
  • 기본 수학 개념
    
  • 행렬 (matrix) 연산
    
    • 산술연산은 행렬의 차원이 같아야 수행할 수 있음
    • 행렬 곱은 앞 행렬의 열과 뒤 행렬의 행이 같아야만 수행할 수 있음