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머신러닝 카테고리의 두 번째 글에서는 머신러닝의 분류와 머신러닝 알고리즘을 모델링할 때 고려해야 하는 과적합에 대해 다뤄보겠습니다. 이 글의 목차는 다음과 같습니다.지도학습비지도학습Overfitting과 Underfitting 1. 지도학습머신러닝의 분류에서 첫 번째로 다룰 항목은 지도학습(Supervised Learning)입니다. 이전 글에서 머신러닝에서 가장 중요한 것은 data에 맞는 함수를 만들고 실제값에 근접한 예측값을 추출하는 것이라 언급하였습니다. 머신러닝은 data의 성질에 따라 각각 적절한 함수(모델)가 분류되어 있습니다. 먼저 지도학습 알고리즘은 분석에 사용되는 data 내에 label이라는 정답이 존재할 때 사용됩니다. 지도학습의 목적은 새로운 data의 label을 분류하거나 예측..