비 지도 학습와 회귀 분석
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비 지도 학습와 회귀 분석의 차이
비 지도 학습 vs. 회귀 분석
비 지도 학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 일종으로, 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속. 이 방법은 지도 학습(Supervised Learning) 혹은 강화 학습(Reinforcement Learning)과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않. 자율 학습은 통계의 밀도 추정(Density Estimation)과 깊은 연관이 있. 이러한 자율 학습은 데이터의 주요 특징을 요약하고 설명할 수 있. 자율 학습의 예로는 클러스터링(Clustering)을 들 수 있. 또 다른 하나의 예로는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis)이 있. 독립변수 1개와 종속변수 1개를 가진 선형회귀의 예 통계학에서, 회귀 분석(回歸 分析)은 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법이.
비 지도 학습와 회귀 분석의 유사점
비 지도 학습와 회귀 분석는 공통점이 1 개 있습니다 (유니온백과에서): 통계학.
위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다
- 비 지도 학습와 회귀 분석에는 공통점이 있습니다
- 비 지도 학습와 회귀 분석의 유사점은 무엇입니까
비 지도 학습와 회귀 분석의 비교.
비 지도 학습에는 12 개의 관계가 있고 회귀 분석에는 9 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 1을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 4.76%입니다 = 1 / (12 + 9).
참고 문헌
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