02-1 훈련 세트와 테스트 세트

지도 학습과 비지도 학습

지도학습 supervised learning

• 데이터와 정답 = 입력input 과 타깃target

  → 훈련 데이터 training data

비지도 학습 unsupervised learning

훈련 세트와 테스트 세트

테스트 세트 test set : 평가에 사용하는 테스트

훈련 세트 train set : 훈련에 사용되는 데이터

샘플 sample : 하나의 데이터

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슬라이싱을 사용할 때는 마지막 인덱스의 원소는 포함되지 않는다

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샘플링 편향

샘플링 편향 sampling bias : 일반적으로 훈련 세트와 테스트 세트에 샘플이 골고루 섞여 있지 않으면 샘플링이 한쪽으로 치우쳤다는 의미

넘파이

넘파이 numpy : 파이썬의 대표적인 배열 라이브러리

• seed() : 난수를 생성하기 위한 정수 초깃값을 지정.
• arange() : 함수에 정수 N을 전달하면 0에서부터 N-1까지 1씩 증가하는 배열을 만든다.
• shuffle() : 주어진 배열을 랜덤하게 섞는다.

두 번째 머신러닝 프로그램

훈련 세틍와 테스트 세트로 k-최근접 이웃 모델 훈련

확인 문제