오늘의 학습 내용- KNN 알고리즘- SVM- 분류 모델 - 로지스틱 회귀 개념과 활용 - 분류 모델 - 모델 성능 평가와 다중 분류 k-NN 알고리즘1. 개요1.1 거리 측정: 새로운 데이터 포인트와 모든 훈련 데이터 포인트 간의 거리를 계산. 일반적으로 유클리드 거리(Euclidean Distance)를 사용하지만, 맨해튼 거리(Manhattan Distance) 등 다른 거리 측정 방법도 사용 가능1.2 이웃 선택: 계산된 거리 값을 기준으로 가장 가까운 k개의 이웃을 선택1.3 분류/회귀:분류: 선택된 k개의 이웃 중 가장 많은 클래스를 새로운 데이터 포인트의 클래스로 할당. 즉, 다수결 투표(Majority Voting) 방식으로 클래스를 결정회귀: 선택된 k개의 이웃의 평균 값을 새로운 데이터..
