통계는 확률의 집합이다.

• 정량화
• 정성화

1. 회귀(Regression)-내일 애플주가 예측

예측하고자하는 결과값이 실수 즉 숫자일때 이다.( 정수는 점이하의 실제값을 잘라서 앞만 얘기하는것이다-추상하여 엑기스만 추출해내는것)-정해진 값이 하나일때

2. 분류(Classification)-추상하여 엑기스만 추출해낼때 사용(타이타닉)

예측하고자하는 결과값이 범주형의 변수일때이다. 단속적인 값 이진, 다중분류⇒ EX) 1부터 2까지의 곱이다**(정수)**

범위는 정규화된 값

sklearn⇒ 머신러닝

tensorflow,pytorch⇒딥러닝

feature란?

데이터 헤더에 있는것들을 변경가능한 상태로 만드는것을 feature라 한다.(feature 엔지니어)