보간법은 데이터만으로 그래프를 만들어갈 때 쓰는 방법입니다. 생각해보면 얻어낸 데이터 연속적일 수 없습니다. 왜냐하면 x축을 시간이라고 보면 시간은 연속이지만 저는 특정 시간마다 데이터를 추출해오기 때문이죠. 그렇지 않다면 규칙이 확실히 이미 정해진 데이터라고 볼 수 있습니다. 규칙이 있으니 함수로 수식으로 나타낼 수 있기 때문에 데이터를 굳이 받아올 필요가 없습니다. 어쨋든 늘 빈 곳이 존재합니다. 한정된 데이터를 가지고 연속적인 그래프로 나타내야 하는데 사이사이를 나름의 규칙을 정해서 메꾸는 작업을 하는게 보간법입니다. 사실 보간법 전체로 보면 머신러닝에 가깝진 않습니다. 보간법도 근사하는 방식으로 접근을 하기 때문에 그 부분만 강조해서 보고 regression 기반인 머신러닝과 비교를 위해서 포스팅..