I. 지도 학습의 개요 가. 지도 학습 (Supervised Learning)의 개념 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning) 기법 나. 지도 학습의 특징 명시적인 정답이 주어진 상황에서 기계를 학습 시키기 위해 데이터와 레이블을 사용 사람이 목표값에 개입하므로 정확도가 높으나 시간이 오래걸리고 필요 데이터량이 많음 II. 지도 학습의 기법 및 알고리즘 가. 지도
I. 독립변수와 종속변수 간 상관관계, 회귀분석 가. 회귀분석의 개념 관찰된 변수 집합에서 독립변수와 종속변수 간 상관관계를 함수식으로 표현 및 검증하는 분석기법 나. 회귀분석 모형의 가정 구분 구성요소 변수 선형성 – 독립변수와 종속변수 관계는 선형적 오차 정규성 – 오차의 기대값은 ‘0’이며, 정규분포 오차 독립성 – 오차들은 서로 독립적 II. 회귀분석 모델/구성요소 및 분석 유형 가. 회귀분석 모델/구성요소 모델 구성요소 설명 독립변수 입력값, 원인 변수 종속변수 독립변수 의한 효과 회귀계수 변화량, 기울기 최소자승법 각점 거리