Chapter 02-1 훈련 세트와 테스트 세트 - 지도 학습 (supervised learning) 입력(데이터)와 타깃(정답)으로 이루어진 훈련 데이터가 필요 정답을 맞히는 것을 학습한다. - 비지도 학습 (unsupervised learning) 타깃 없이 입력 데이터만 사용 데이터를 잘 파악하거나 변형하는 데 도움을 준다. - 훈련 세트와 테스트 세트 머신러닝의 알고리즘의 성능을 제대로 평가하려면 훈련 데이터와 평가에 사용할 데이터가 각각 달라야 한다. 테스트 세트(test set): 평가에 사용하는 데이터 훈련 세트(train set): 훈련에 사용되는 데이터 - 샘플링 편향 (sampling bias) 샘플링이 한쪽으로 치우쳤다는 의미 - 넘파이 (numpy) 파이썬의 대표적인 배열(array..
