대리점 데이터를 가공하는 테크닉 10 데이터를 읽어 들이자 import pandas as pd uriage_data = pd.read_csv("data/chap02/uriage.csv") uriage_data.head() # 매출이력 kokyaku_data = pd.read_excel("data/chap02/kokyaku_daicho.xlsx")...

웹에서 주문 수를 분석하는 테크닉 10 데이터를 읽어 들이자 import pandas as pd customer_master = pd.read_csv("customer_master.csv") customer_master.head() 파이썬 라이브러리 판다스로 임포트를 한 뒤, read_csv를 사용해서 데이터 프레임형 변수에 저장...

비지도 학습 타깃을 모르는 비지도 학습 비지도 학습: 타깃이 없을 때 사용하는 머신러닝 알고리즘 과일 사진 데이터 준비하기 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fruits = np.load('fruits_300.npy') plt.imshow(fruits[0], cmap='gray')...

결정트리 로지스틱 회귀로 와인 분류하기 로지스틱 회귀 모델을 사용했을 때, 그 계수와 가중치의 의미에 대해 설명하기 어렵다. 결정 트리 스무고개와 같은 결정 트리는 설명력이 높다. 데이터를 잘 나눌 수 있는 질문을 찾는다면 계속 질문을 추가해 분류 정확도를 높일 수 있다. import matplotlib.pyplot as plt ...

로지스틱 회귀 럭키백의 확률 타깃 데이터에 2개 이상의 클래스가 포함된 문제를 다중 분류(multi-class classification)라고 부릅니다. 로지스틱 회귀 로지스틱 회귀(logistic regression)는 이름은 회귀이지만 분류 모델입니다. 이 알고리즘은 선형 회귀와 동일하게 선형 방정식을 학습합니다. 선형방정식의 ...

회귀 알고리즘과 모델 규제 k-최근접 이웃 회귀 지도 학습 알고리즘은 크게 분류 와 회귀로 나뉩니다. 회귀: 클래스 중 하나로 분류하는 것이 아니라 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제 이웃한 샘플의 타깃은 어떤 클래스가 아니라 임의의 수치입니다. 데이터 준비 결정계수(R^2) 회귀 모델에서 score 함수에 의한 평가값 $...

01. 나의 첫 머신러닝 01-1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 인공지능: 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술 인공일반지능 혹은 강인공지능: 흔히 영화 속의 인공지능 약인공지능: 현실에서 우리가 마주하고 있는 인공지능으로, 특정 분여에서 사람의 일을 도와주는 보조 역할만 가능...

훈련 세트와 테스트 세트 지도 학습과 비지도 학습 지도 학습 알고리즘은 입력(데이터)과 타깃(정답)으로 이뤄진 훈련 데이터가 필요합니다. 입력으로 사용된 길이와 무게를 특성이라고 합니다. 비지도 학습 알고리즘은 타깃(정답) 없이 입력 데이터만 사용합니다. 비지도 학습은 타깃 데이터가 없다. 따라서 무엇을 예측하는 것이 ...

진도: 55~ 이해되지 않는 부분 표시 , 중요한 부분 표시 나의 첫 머신러닝 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 인공지능: 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술 인공일반지능 혹은 강인공지능: 흔히 영화 속의 인공지능 약인공지능: 현실에서 우리가 마주하고 있는 인공지능으로, 특정 분여에서 ...

진도: 183p~ 이해되지 않는 부분 표시 , 중요한 부분 표시 박스 플롯의 구조에서 최솟값 범위와 실제 최솟값을 왜 나눠놓는 건가? -> 데이터 중 터무니없다고 생각되는 값을 최대, 최소값에서 제거하므로 최솟값 범위 내에서 의미있다고 취급되는 최솟값이 존재하는 것 -> 좀 더 알아보기 질문들 Github Pages 만들 때...