특징, 속성 (feature, attribute)특징이란 학습 모델로 정답을 도출하기 위해 고려할 데이터를 의미합니다. 의미 있는 특징이 많으면 그만큼 학습이 용이합니다. 일련의 특징을 특징 벡터라고도 합니다. 특징을 속성이라고도 부릅니다. 레이블, 클래스 (lable, class)레이블이란 특징 벡터를 머신러닝 모델에 통과 시켰을 때 도출되기를 기대하는 정답입니다. 클래스도 레이블과 같은 의미를 가집니다. 머신러닝 분야에서는 표준 용어가 정립되어 있지 않습니다. 주로 레이블이나 클래스라는 용어를 혼용합니다. 인스턴스, 사례, 샘플 (instance, example, sample)인스턴스란 학습 데이터에 포함된 하나의 특징벡터를 의미합니다. 지도학습의 경우 레이블이 부여된 특징 벡터가 될 것입니다. 같은..