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머신러닝 알고리즘은 어떻게 작동합니까?예측 모델링을 위한 모든 감독 머신러닝 알고리즘의 기초가 되는 공통 원칙이 있습니다.이 게시물에서는 모든 알고리즘의 기초가되는 공통 원칙을 이해함으로써 머신러닝 알고리즘이 실제로 어떻게 작동하는지 알아볼 것입니다.함수 학습머신러닝 알고리즘은 입력 변수(X)를 출력 변수(Y)에 가장 잘 매핑하는 대상 함수(f)를 학습하는 것으로 설명됩니다.Y = f (X)이것은 입력 변수 (X)의 새로운 예가 주어지면 미래 (Y)에 예측을하고자하는 일반적인 학습 작업입니다.우리는 함수 (f)가 어떻게 생겼는지 또는 그것이 형태인지...

문제를 정의하고 데이터를 준비한 후에는 문제를 해결하기 위해 데이터에 머신러닝 알고리즘을 적용해야 합니다.알고리즘을 선택, 실행 및 조정하는 데 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 목표에 더 가까이 다가가기 위해 시간을 효과적으로 사용하고 있는지 확인하고 싶습니다.이 게시물에서는 알고리즘을 신속하게 테스트하고 알고리즘이 학습할 수 있는 구조에 문제가 있는지 여부와 어떤 알고리즘이 효과적인지 확인하는 프로세스를 단계별로 진행합니다.테스트 하네스테스트 프로그램을 정의해야 합니다. 테스트 프로그램은 알고리즘을 학습하고 테스트할 데이터와 성능을 평가하는 데 사용할 성능...