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4.2.4 y = ax + b를 구한다 091
4.2.5 다중 회귀 시험 092
4.3 머신 러닝에서 피해야 하는 부분: 과적합 098
4.4 과적합 대응: 정규화 회귀 분석 101
4.5 다양한 회귀 모델 104
4.5.1 서포트 벡터 머신 105
4.5.2 랜덤 포레스트 106
4.5.3 k- 근접법 107
4.6 마무리 108

5장 클러스터링 109

5.1 클러스터링이란 110
5.2 iris 데이터셋 111
5.2.1 iris 데이터셋이란 111
5.2.2 scikit-learn의 iris 데이터셋 112
5.3 대표적인 클러스터링 방법: k-means 114
5.3.1 k-means를 사용하는 클러스터링 절차 114
5.3.2 k-means 실행 115
5.3.3 클러스터링 결과 116
5.3.4 결과의 가시화 117
5.3.5 꽃의 종류와 클러스터 관계 120
5.4 기타 클러스터링 방법 122
5.4.1 계층적 응집형 클러스터링 122
5.4.2 비계층적 클러스터링 Affinity propagation 124
5.5 마무리 125

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