패킷은 흘러가고 퍼셉트론은 학습한다

그동안 혼자 책보고 공부하면서 노션에 적었던 글을 옮겨 적으면서 복습하려고 적는 글입니다. Chapter 6 비지도 학습 타깃값이 없을 때 데이터의 패턴을 찾거나 데이터 구조를 파악하는 머신러닝 방식 대표적인 비지도 학습: 군집(Clustering) transform() → StandardScaler 클래스처럼 특성 값을 변환하는 도구로 사용 가능 클러스터의 중심을 특성공학처럼 사용해 데이터셋을 저차원으로 변환할 수 있음( 책의 예시에서는 10,000 → 3) 최적의 k값 찾기 실전에서는 몇개의 클러스터가 있는지 알 수 없기 때문에 이 값을 찾아줘야함.\ 적절한 클러스터 개수를 찾기 위한 대표적인 방법: 엘보우 이너셔: 클러스터의 중심과 클러스터에 속한 샘플 사이의 거리 제곱 합 주성분 분석 차원을 줄일..