전체 글 썸네일형 리스트형 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 _ CH.1_(2) CH.1.4 _ NumPy머신러닝의 알고리즘은 선형대수와 통계에 기반한다. NumPy는 Numerical Python를 의미하며, 루프를 사용하지 않고도 대량 데이터의 배열 연산을 수행한다. 연산 속도의 측면에서는 이점이 있으나, 파이썬 언어 자체의 수행 성능에 제약이 있으므로 C/C++과의 호환 API를 제공한다. 그러나 NumPy는 Pandas와 달리 같은 데이터 타입만 배열 데이터로 관리할 수 있다는 단점이 있다. 1. ndarray 란?n차원의 배열 객체 - C의 array와 유사하다고 보면 된다.np.array(대상 list, data type) - 기존의 list를 ndarray 형태로 바꿔주는 함수type(ndarray) - 타입을 알려주는 함수ndarray.shape - ndarray의 .. 더보기 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 _ CH.1_(1) Chapter1.1 _ 머신러닝의 개념머신러닝이란 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 알고리즘 기법을 통칭한다. 데이터를 기반으로 통계적인 신뢰도를 강화하고 예측 오류를 최소화하기 위한 수학적 기법을 적용해 데이터 내의 패턴을 스스로 인지하고 신뢰도 있는 예측 결과를 도출해 낸다. 머신러닝은 지도학습 / 비지도학습으로 구분되며, 각각은 세부적인 영역으로 나뉘게 된다.지도학습 - 분류, 회귀, 추천 시스템, 시각/음성감지/인지, 텍스트 분석/NLP비지도학습 - 클러스터링, 차원 축소, 강화학습 머신러닝은 데이터에 의존적이다. Garbage In, Garbage Out. 즉, 좋은 품질의 데이터를 갖추는 것이 머신러닝의 결과를 최적화하는 중요한 요소가 된다. Chapter1.2 _ 파이썬과 .. 더보기 이전 1 2 3 다음
