A. 예상 값

B. 분산

C. 분위수

D. 선형 회귀

A. 위치와 집 면적에 따른 집값 예측

B. 날씨를 기반으로 재화 및 서비스의 수요 예측

C. 방사선 치료 횟수로 입력을 기반으로 종양 크기 감소 예측

D. 주에 있는 학생 수를 기반으로 교과서의 판매를 예측

A. log(N)보다 큰 k 값만 고려합니다. 여기서 N은 데이터 세트의 관측값 수입니다.

B. Lloyd 알고리즘의 최소 log(N) 반복을 실행합니다. 여기서 N은 데이터 세트의 관측값 수입니다.

C. 초기 중심을 선택하여 모두 다른 축을 따라 이동하도록 합니다.

D. 초기 중심이 서로 멀어지도록 선택

A. K-최근접 이웃

B. K-평균

C. 서포트 벡터 머신

D. 나이브 베이즈

A. 모델 기획

B. 모델 빌딩

C. 데이터 준비

D. 발견