사이킷런 설치 1. 머신러닝의 기본 개념 및 원리머신러닝의 정의: 모델 내부의 **가중치(Weight)**들이 실수값을 가지며, 데이터를 통해 이 값을 최적화하는 과정이다.입력 데이터: 일반적으로 데이터(Feature)와 정답(Label)의 쌍으로 구성된다.추론(Inference): 학습된 모델을 통해 새로운 데이터에 대한 예상값을 도출하는 과정이다.2. 학습 방식에 따른 분류머신러닝은 데이터의 성격과 학습 목표에 따라 세 가지로 분류된다.지도 학습 (Supervised Learning)특징: 데이터와 함께 명확한 **정답표(Label)**를 제공한다.목표: 입력값에 대한 정확한 정답을 예측하는 것이다.비지도 학습 (Unsupervised Learning)특징: 정답 없이 데이터 자체만 보고 학습한다.핵..