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[파이썬 머신러닝 완벽가이드] : 사이킷런 기본 - 1

Scikit-learn 가장 많이 쓰이는 파이썬 머신러닝 라이브러리 특징 쉽고 파이썬스러운 API 제공 다양한 알고리즘과 편리한 프레임워크 API 오랜시간에 걸쳐 여러 사용자들에게 검증 다향한 환경에서 사용가능하다. ※ Anaconda를 설치하면 기본으로 설치되어 있다. 사이킷 런의 버전을 확인하는 방법은 import sklearn print(sklearn.__verison__) 이다. 데이터 다루기 처음 머신러닝을 배울 때에는 데이터를 어디서 가져와야 할지 조차 모를수도 있다. 또한, 데이터를 외부 사이트에서 가져오더라도 정제되지 않은 것들이 많아 입문자가 바로 머신러닝 실습을 하기에는 어려움이 있다. 이런 이유에서 scikit-learn 패키지는 몇 가지의 데이터셋을 내장하고 있다. 여기에서는 붓꽃(..
기계학습/Machine Learning 2020. 7. 29. 12:28
Machine Learning 의 개념

※머신러닝의 목적 무엇(X)으로 무엇(Y)를 예측하고 싶다! 이때, 데이터는 주로 행렬, 배열 등의 형태로 되어있다. 머신러닝의 목적을 간단하게 수식으로 표현을 한다면 Y = F(X) 이다. X : 우리가 가지고 있는 데이터를 의미하며, 입력변수 / 독립변수 / Feature이라고 부른다. Y : 우리가 예측하고 싶은 데이터를 의미하며, 출력변수 / 종속변수 / 반응변수라고 부른다. F : X를 통해서 Y를 예측할 수 있도록 입력변수와 출력변수간 관계를 의미한다. 머신러닝은 주어진 데이터를 통해 입력변수와 출력변수 간 관계를 만드는 함수 F를 만드는 것이라고 볼 수 있다. ※머신러닝이 필요한 이유 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 있는 상황에서 모든 분야의 모집단을 전수조사한다는 것은 거의 불가능하고..
기계학습/Machine Learning 2020. 7. 16. 12:26
(SM) Machine Learning - Linear Regression(선형 회귀)

Linear Regression(선형 회귀)란? 머신러닝은 지도학습과 비지도학습으로 나눠지고, 지도학습은 분류와 회귀(예측)으로 나눠진다. 우리는 이 글에서 회귀의 대표적인 알고리즘인 Linear Regression을 알아보고자 한다. Q: 당신은 이 그림의 별을 보고 어떤 식으로 나눴으면 좋겠는지 말해보시오. 대부분 별 모양을 중심으로 어떠한 선을 그릴 것이다. 그게 직선일수도 원일수도 곡선일수도 있다. 하지만 여기서 설명할 Linear Regression(선형 회귀)는 말 그대로 '선형'이다. 직선 형태의 함수를 그어 예측하는 것을 말한다. 앞서도 말했듯이 별들 사이로 간단한 직선을 그어 '예측'하는 것이 선형 회귀이다. 이렇게 regression(회귀)의 가장 큰 목적은 실제 데이터를 바탕으로 모델..
데이터 사이언스 메뉴얼/Machine Learning 2020. 5. 5. 21:08
(SM) 머신러닝(Machine Learning) - 지도학습, 비지도학습, 강화학습

참고 1 패스트캠퍼스 온라인강의 머신러닝과 데이터분석 A-Z 참고 2 https://blog.naver.com/handuelly/221823696658 참고 3 https://wendys.tistory.com/169 머신 러닝(Machine Learning)은 데이터를 이용해서 컴퓨터를 학습 시키는 것으로, 구현하는 알고리즘(방법)은 3가지로 구분된다. 1 - 지도학습, 2 - 비지도학습, 3- 강화학습 1. 지도학습(supervised learning) Y = F(X)에 대하여 입력 변수(X)와 출력 변수(Y)의 관계에 대하여 모델링하는 것 데이터(x, input)에 대한 명시적 정답인 레이블(y, output)이 주어진 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방법 예를 들어 3x5 = 15, 6x4 =24등을 ..
데이터 사이언스 메뉴얼/Machine Learning 2020. 3. 2. 00:50