1. 머신러닝의 알고리즘 - 지도학습 : 분류, 예측, 회귀 - 비지도학습 : 클러스터링, 차원축소 - 선형회귀, 로지스틱 회귀, 앙상블트리(랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅), 신경망과 딥러닝, K-평균, K-모드, 가우시안혼합모델 클러스터링, DBSCAN, 계층적 군집화, PCA, SVD, LDA - 강화학습 : 에이전트(학습 주체), 환경(에이전트에게 주어진 상황, 조건), 행동(에이전트의 판단), 보상(행동에 대한 보상) 2. 사이킷런에서 가이드하는 머신러닝 알고리즘 - 분류, 회귀, 군집화, 차원축소가 있음 - 알고리즘은 크게 데이터 양, 라벨의 유무, 데이터 종류(수치형, 범주형)으로 나뉨 - 분류 알고리즘 : SVC, EnsembleClassifiers, SGD Classifier, Naive..