안 쓰던 블로그

앞선 글에서 이진 분류과 다중 분류, 즉 분류 문제를 다루었다. 분류 문제는 입력 데이터 포인트의 개별적인 레이블 하나를 예측하는 것이 목적이다. 또 다른 종류의 머신 러닝 문제에는, 개별적인 레이블 대신에 연속적인 값을 예측하는 회귀(regression)가 있다. 예를 들어 기상 데이터가 주어졌을 때 내일 기온을 예측하거나 소프트웨어 명세가 주어졌을 때 소프트웨어 프로젝트가 완료될 시간을 예측하는 등의 일을 한다. (참고로 로지스틱 회귀 알고리즘은 이름만 회귀이지 회귀 알고리즘이 아니라 분류 알고리즘이다. 로지스틱 회귀는 선형 회귀의 분류 버전으로 중간층이 없고 하나의 유닛과 시그모이드 활성화 함수를 사용한 출력층만 있는 네트워크와 비슷하다.) 보스턴 주택 가격 데이터셋 1970년 중반 보스턴 외곽 지..