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1. 머신러닝의 학습 방식: 지도학습 vs 비지도학습 vs 강화학습머신러닝 알고리즘은 데이터를 학습하는 방식에 따라 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 그리고 **강화학습(Reinforcement Learning)**으로 나뉩니다. 이들은 사용 목적과 데이터 구조에 따라 서로 다른 문제를 해결합니다.2. 지도학습(Supervised Learning)이란?지도학습은 **입력 데이터(X)**와 **정답(label 또는 target, y)**가 함께 주어지는 데이터에서 학습하는 방식입니다.✅ 특징:학습 데이터에 정답이 포함됨모델이 입력-출력 관계를 학습함분류(Classification) 또는 회귀(Regression) 문제 해결에 적합✅ 예시:..

1. k-Nearest Neighbors (KNN) 알고리즘이란?k-Nearest Neighbors(KNN) 알고리즘은 지도 학습(Supervised Learning)에서 사용되는 대표적인 분류(Classification) 및 회귀(Regression) 알고리즘 중 하나입니다. 새로운 데이터가 주어졌을 때, 기존 데이터 중 가장 가까운 k개의 이웃 데이터를 찾아 다수결(분류) 또는 평균(회귀)을 통해 예측하는 방식입니다.✅ KNN의 주요 특징단순하고 직관적인 알고리즘비선형 데이터에도 효과적모델 학습이 필요 없는 Lazy Learning 방식거리 기반 측정(Euclidean, Manhattan, Minkowski 등) 사용2. KNN 알고리즘의 동작 원리KNN 알고리즘의 동작 과정은 다음과 같습니다:예측하..