머신러닝 | 최근접 이웃(KNN, K-Nearest Neighbor) 알고리즘 | 지도학습 | 회귀, 분류 분석 1. KNN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘 ▶ 최근접 이웃 알고리즘 : 거리를 기준으로 근접해 있는 데이터들의 양상을 보고 내가 알고싶은 데이터의 종류를 예측하는 방식 : 주변 데이터 K개를 선정한 후에 그 K개의 데이터 내에 가장 많은 부분을 차지하는 데이터로 예측함 K=3일 때, 주변에 별은 1개, 세모는 2개이므로 세모로 예측될 것 K=7일 때, 주변에 별은 4개, 세모는 3개이므로 별로 예측될 것 ▶ K는 하이퍼 파라미터 * 파라미터와 하이퍼파라미터 파라미터(Parameter) 모델 내부에서 결정되는 값 머신러닝 모델 학습 과정에서 추정하는 내부 변수이며 자동으로 결정되는 값 ex. 선형회귀에서의 가중치와 편향 cf. 파이썬 함수 정의에서는 함수가 받는 인자(입력 값)를 말함 하이.. 이전 1 다음
