(인프런) 핸즈온 머신러닝 2판

핸즈온 머신러닝 1장 1~3

일반적으로 간단한 문제라도 수천 개의 데이터가 필요합니다.이미지나 음성 인식 같은 문제는 수백만 개가 필요할 수 있습니다.데이터가 부족하면 알고리즘을 개선하기 위한 노력이 헛수고 될 수 있지만데이터가 많다면 알고리즘의 성능을 크게 높힐 수 있다.모델이 일반화가 잘 되려

2장은 머신러닝 프로젝트 하나를 정하고, 그 문제를 해결해가는 전체 과정을 담고있는 장이다.인구, 중간 소득 등의 특성(속성? columns?)을 사용하여 중간 주택 가격 예측하는 문제다중 회귀(여러개의 특성), 단변량 회귀-> 하나의 예측 값(반대 : 다변량 회귀)회