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지도학습

10/11 화 1. 머신러닝 작업 순서 및 학습 방법 별 대표적인 알고리즘들 2. GridSearchCV 교차 검증과 최적 하이퍼 파라미터 튜닝을 한 번에 from sklearn.model_selection import GridSearchCV X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_data.data, iris_data.target, test_size = 0.2, random_state = 121) dtree = DecisionTreeClassifier() # max_depth = 결정 트리의 최대 깊이, min_samples_splits = 자식 규칙 노드를 분할해 만들기 위한 최소한의 샘플 데이터 개수 parameters = {'max_depth':[1,.. 더보기

3/28 월 월요일! 금요일에 이어 머신러닝 들어간다~ Weak AI의 머신러닝 기법들 : 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 1. Regression(회귀) : 데이터에 영향을 주는 조건들의 영향력을 고려해서, 데이터에 대한 조건부 평균을 구하는 기법 * 평균을 구할 때 주의해야 할 점 : 평균을 구하는 데이터에 이상치가 있을 경우 대표값으로 사용하기 어려움. 정규분포여야 함! 고전적 선형 회귀 모델(Classical Linear Regression Model) 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame({'공부시간(x)': [1,2,3.. 더보기

3/24 목 목요일! 기술통계를 이어서 배운다. 기술통계가 끝나면 추리통계(통계분석. 추측. 전수조사, 모집단)가 수순이지만 멀캠에서 배우지는 않는다! 1차원 데이터의 특징 파악 - 수치지표 → 대표값 : 평균, 중위값, 최대/최소값, 편차, 분산, 표준편차... - 시작적 표현 → 도수분포표, Histogram, Box plot 2차원 데이터의 특징 파악 - 수치지표 → 공분산, 상관계수 - 시작적 표현 → Scatter 2차원 데이터의 수치지표 → 공분산, 상관계수 1. 공분산(covariance) : 두 확률변수 사이의 상관 정도 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('./data/student_scores_em.csv', index_col='stu.. 더보기

1/1 토 성과 • 생활코딩 데이터 과학_머신러닝1 : 오늘 익힌 구조와 개념들을 나열하자면 머신러닝이란? 꿈 궁리하는 습관 머신러닝은 원리를 이용해서 수학과 코딩으로 만들어진 것 Teachable Machine 모델(판단력)이 머신러닝의 핵심, https://teachablemachine.withgoogle.com/ 모델 Model 모델을 만드는 과정은 학습(Learning) 머신러닝머신 http://ml-app.yah.ac/(Teachable Machine에서 생성한 모델을 이용해서 애플리케이션을 만들어주는 서비스) 나도 이제 프로그래머 모르면 마법, 알면 기술 사물 인터넷(IoT; Internet of Things) 교양의 끝 직업의 시작 현실을 데이터로 표현할 수만 있다면, 컴퓨터의 엄청난 힘으로 데이터를 처리할.. 더보기

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