머신러닝을 공부하면서 늘 헤깔리는 것중에 하나가 알고리즘 부문인 거 같습니다. 마침, 이 알고리즘을 깔끔하게 정리한 글이 있어 공유해 봅니다. 데이터 영역에 관심있는 분들 뿐만 아니라 머신러닝이나 AI에 관심있는 분들은 원문을 꼭 일독하시길 강추(!)합니다~^^ 📜 지도학습 👉 선형회귀, 로지스틱 회귀, K-최근접 이웃, 나이브 베이즈, 결정 트리, 랜덤 포레스트, XG부스트, 라이트GBM, 📜 비지도학습 👉 K-평균 군집화, 주성분 분석(PCA) 🔔 선형 회귀(Linear Regression) 🚩 문제 유형 : 회귀 🚩 적합한 데이터 유형 : 종속변수와 독립변수가 선형 관계에 있는 데이터 🚩 장점: 모델이 간단하기 때문에 구현과 해석 용이, 짧은 모델링 시간 🚩 단점: 최신 알고리즘에 비해 예측력이 떨..