[혼공단7기] 혼공머신 1주차 미션

기본미션

1. 혼공 머신러닝+딥러닝 1주차 코랩
2. 코랩 실습 화면 캡쳐 하기.

선택미션 

Ch.02(02-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기

1. 머신러닝 알고리즘의 한 종류로서 샘플의 입력과 타깃(정답)을 알고 있을 때 사용할 수 있는 학습 방법은? 
   • 지도 학습: 입력과 타깃(정답)을 모두 알고 있을때 사용하는 학습 방법
   • 비지도 학습: 타깃(정답)이 없는 데이터에 적용하는 학습 방법
   • 차원 축소: 비지도 학습의 하나로 데이터가 가지고 있는 특성의 개수를 줄이는 방법. 
   • 강화 학습: 주어진 환경으로부터 보상을 받아 학습하는 방법
2. 훈련 세트와 테스트 세트가 잘못 만들어져 전체 데이터를 대표하지 못하는 현상을 무엇이라고 부르나요?
   • 샘플링 편향: 훈련 세트와 테스트 세트에 샘플이 골고루 섞여 있지 않고 잘못 샘플링 되어 전체 데이터를 대표하지 못하는 현상
3. 사이킷런은 입력 데이터(배열)가 어떻게 구성되어 있을 것으로 기대하나요? 
   • 행 : 샘플(sample), 열 : 특성(feature)