Head vs breakz
[인공지능] - 지도학습,비지도학습 알고리즘 종류 및 특징 본문
지도학습
- 최근접 이웃
- 나이브 베이즈(Navive Bayes)
- 선형회귀
- 로지스틱 회귀
- SVM
- Decision Tree
- Random Forest
- Neural Network (CNN/RNN)
- 특징
분류된 데이터에서 모델을 학습하여 예측하는 방법
비지도학습
-
군집
- K-평균
- 계층 군집 분석
- 기대값 최대화
-
시각화와 차원 축소
- 주성분 분석(PCA)
- Kernel PCA
- 지역적 선형 임베딩
- t-SNE
-
연관 규칙 학습
- Apriori
- Eclat
- 특징
분류가 되지 않았거나, 구조를 알 수 없는 데이터 사용
강화 학습
- 환경과 상호 작용을 통한 성능 향상이 목적
- 환경의 정보에는 보상 신호를 포함
- 보상 함수를 통해 얼마나 좋은 행동인지를 측정
참고&도움
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