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비지도학습 1

머신러닝 개요 with R 우선 AI를 설계하기 전에 하고자하는 일(프로젝트, 연구 기타 등)의 목적에 맞는 방법론을 선택해야 삽질을 덜 할 수 있다. 위의 표에서 간단하게 요약한 것처럼 데이터가 범주형의 자료(라벨링)인가 혹은 수치형(관계분석)인가에 따라 분류와 수치예측으로 구분이 된다. 그러면 이제 위의 표를 기준으로 하나씩 순차적으로 살펴보자. 자, 우선 분류의 문제를 예로 들어보면 어떤 기업이 디폴트(채무불이행)할 것인가 아닌가를 분류를 하기 위해서는 모든 기업들의 디폴트한 기업 그렇지 않고 잘 버티는 기업에 대한 라벨링이 된 데이터와 이들 기업들 개별에 대한 부채비율, 유동비율, 순이익률, 매출성장률 등의 재무비율 속성 데이터가 필요하다. 반드시 그렇다고 볼 순 없지만 부채비율은 높고 유동비율은 낮은 기업들은 디폴트 그룹.. 2020. 11. 6.

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