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3장 머신 러닝 핵심 알고리즘 089

3.1 지도 학습 090
3.1.1 K-최근접 이웃 091
3.1.2 서포트 벡터 머신 095
3.1.3 결정 트리 101
3.1.4 로지스틱 회귀와 선형 회귀 107
3.2 비지도 학습 118
3.2.1 K-평균 군집화 119
3.2.2 밀도 기반 군집 분석 125
3.2.3 주성분 분석(PCA) 128

4장 딥러닝 시작 137

4.1 인공 신경망의 한계와 딥러닝 출현 138

4.2 딥러닝 구조 141
4.2.1 딥러닝 용어 141
4.2.2 딥러닝 학습 147
4.2.3 딥러닝의 문제점과 해결 방안 149
4.2.4 딥러닝을 사용할 때 이점 157
4.3 딥러닝 알고리즘 158
4.3.1 심층 신경망 158
4.3.2 합성곱 신경망 159
4.3.3 순환 신경망 160
4.3.4 제한된 볼츠만 머신 161
4.3.5 심층 신뢰 신경망 162

4.4 우리는 무엇을 배워야 할까? 163