이 장에서는 분류를 위한 초창기 머신 러닝 알고리즘인 퍼셉트론과 적응형 선형 뉴런 두 개를 사용합니다. 파이썬을 사용해서 단계적으로 퍼셉트론을 구현하고 붓꽃 데이터셋에서 훈련하여 꽃 품종을 분류합니다. 분류를 위한 머신 러닝 알고리즘 개념을 이해하고, 파이썬을 사용한 효율적인 구현 방법을 익히는 데 도움이 될 것입니다.

적응형 선형 뉴런으로는 기본적인 최적화를 설명합니다. 3장에서 사이킷런 머신 러닝 라이브러리에 있는 강력한 분류 모델을 사용하는 기초를 다질 수 있을 것입니다.

이 장에서는 다음 주제를 다룹니다.