머신러닝 모델은 종류마다 데이터를 학습하는 방식이 다르다. 어떤 모델이 어떤 방식으로 동작하는지 이해해야, 문제에 맞는 모델을 선택하고 결과를 올바르게 해석할 수 있다.[1]. 회귀 모델{1}. Linear Regression (선형 회귀)데이터를 가장 잘 설명하는 회귀선(직선)을 찾아 미래 값을 예측하는 알고리즘 - 학습 단계데이터 쌍(x, y) → 가장 잘 맞는 직선(w, b) 찾기- 예측 단계새로운 x → 직선 공식(y = wx + b)에 대입 → y 예측 (1). 수식y = wx + b (직선 공식)기호이름역할x입력값주어진 데이터w가중치(weight)직선의 기울기b편향직선의 절편y예측값모델의 출력이 중 w와 b는 직선의 모양을 결정하는 값으로, 각각 기울기와 절편을 의미한다. - 기울기직선이 얼..