이전까지는 모델에 정답이 포함된 데이터를 넣어줬다면 여기부터는 정답이 없는 데이터를 학습시키는 비지도 학습을 한다.

분류 모델의 일종(회귀모델도 있긴 있다). Gradient Boosting이나 C-SVM보다 성능이 뛰어나진 않지만 원리가 단순하다.

이진 트리 구조로 만들어진 정렬된 자료구조이다. root node가 최대 혹은 최솟값을 가지고 느슨한 정렬상태를 보인다.우선 순위 큐를 만들 때 등등 사용된다고 함.

스트링을 하나 만들고 a를 n으로 나눈다. 나머지를 스트링 앞에 붙이고 몫에다 다시 반복한다.

Gradient Boosting(의사결정나무 기반 모델)과 같이 가장 강력한 머신러닝 모델 중 하나이다.

ㅁ

Gradient Boosting Regression 실습 https://scikit-learn.org/0.20/autoexamples/ensemble/plotgradientboostingregression.html#sphx-glr-auto-examples-ensemb

의사결정나무

로지스틱 회귀는 이진 분류를 해결하는데 사용되는 모델이다. (k-class 모델, k-class & ordinal 모델 등의 변형모델을 통해 다항 로지스틱 회귀도 가능하다.)이진 분류는 분류문제 아닌가? 왜 회귀라는 말을 썼을까?계산과정에서 Numerical data를

회귀분석 중 가장 기본적인 형태. 선형 상관 관계(ax + b)를 찾는다.기울기 a를 가중치, b를 보정치 혹은 편향이라고 부른다.독립변수(x)가 한개일경우 단순 회귀분석, 여러개일 경우 다중 회귀분석이라고 한다. 여기서 선형회귀를 사용하면 선이 면이 되겠지?(ax+b

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사실 아직 이해 안됨

자바스크립트에서 인터프리터가 함수,변수의 선언을 맨 윗줄로 땡겨서 먼저 메모리에 할당해주는 것 이라고 이해하면 된다. 예시) 이렇게 작성해도 catName이라는 함수를 윗줄로 땡겨서 먼저 선언해줬기 때문에 잘 작동한다. 이것도 마찬가지로 잘 된다.

DDL (Data Definition Language) CREATE ALTER DROP 데이터를 정의하는 역할이다. db의 틀을 만들 때 사용하는 것들이다. CREATE 테이블을 만들 때 사용 여러 키워드들이 있다. PRIMARY KEY의 경우 아래와 같이 따

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