Maron's DATA Log

# Gradient Descent (경사하강법) github.com/maron2ee/Machine-Learning/blob/main/ml04.ipynb maron2ee/Machine-Learning Contribute to maron2ee/Machine-Learning development by creating an account on GitHub. github.com # Decision Tree (의사결정나무) github.com/maron2ee/Machine-Learning/blob/main/ml05.ipynb maron2ee/Machine-Learning Contribute to maron2ee/Machine-Learning development by creating an account on Git..

github.com/maron2ee/Machine-Learning/blob/main/ml02.ipynb maron2ee/Machine-Learning Contribute to maron2ee/Machine-Learning development by creating an account on GitHub. github.com # 비지도학습 (Unsupervised Learning) : 레이블(정답)이 없이 진행되는 학습 // 학습할 때 데이터만 필요 데이터 자체에서 패턴을 찾아내야 할 떄 * 장점 : 따로 레이블을 제공할 필요 없음 * 단점 : 레이블이 없기 때문에 모델 성능을 평가하기는 다소 어려움 * 대표적인 예) 군집화, 차원축소 784 * 70,000 X[0] 784 * 1 X[0].reshape((..

github.com/maron2ee/Machine-Learning/blob/main/ml01.ipynb maron2ee/Machine-Learning Contribute to maron2ee/Machine-Learning development by creating an account on GitHub. github.com * 지도학습 (Supervised Learning) : 데이터와 함께 레이블(정답)이 제공되어 정답을 알려주면서 진행되는 학습 (정답, 실제값, 레이블, 타겟, 클래스, y값...) 주어진 데이터와 레이블을 이용해 새로운 데이터의 레이블을 예측할 때 사용 (예측값, 분류값, y-hat...) * 장점 : 데이터와 함꼐 레이블이 제공되어 손쉽게 모델의 성능을 평가할 수 있음 * 단점 : ..

github.com/maron2ee/Machine-Learning/blob/main/ml01.ipynb maron2ee/Machine-Learning Contribute to maron2ee/Machine-Learning development by creating an account on GitHub. github.com 머신러닝 기본 - 머신러닝 기본개념 이해 - 수학적 개념, 통계학 기초 리뷰 - Python 리뷰 - 머신러닝 도구 소개 (SciKit-Learn) - 딥러닝 도구 소개 (TensorFlow) 지도학습 -회귀/분류 - 머신러닝 알고리즘 개념 - 지도학습의 이해 - 선형회귀 (단순 / 다중) 개념의 이해와 구현 - 회귀모형 평가지표 - 로지스틱 회귀 개념 이해와 구현 - Naive Bay..

# Pandas : 데이터 분석에 필주적인 자료구조를 제공하는 라이브러리 pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language. import pandas as pd from pandas import DataFrame as df # pd.Series : NumPy 배열과 같은 1차원 배열과 같은 자료구조 index 와 value 를 갖고 있으며, 특정 index 를 지정할 수 있음 # DataFrame : 여러 개의 column 으로 구성되어 있는 표와 같은 스트레드시트 ..

Statistics - Correlatation Vs. Casual - Practical Significance Vs. Statistical Significance - Confidence Interval : 90% of confidence intervals computed at the 90% confidence level contain the parameter, 95% of confidence intervals computed at the 95% confidence level contain the parameter - Central Limit Theorem - Frequentist Vs. Bayesian * Frequentist : P(D|H) * Bayesian : P(H|D) H : theta (모평..

# 클래스 : 객체지향(OOP) 개념 프로그램을 실제 세상에 가깝게 모델링하는 기법으로 컴퓨터가 수행하는 작업을 객체들간의 상호 작용으로 표현하여 클래스 혹은 객체들의 집합으로 소프트웨어를 개발함 자료형, 컬렉션, 함수, 모듈이 모두 객체 * 객체 (object, instance) : 서로 연관된 데이터와 그 데이터를 조작하기 위한 함수를 하나의 집합에 모아놓음 * 멤버 (member) / 속성 (attribute) : 집합의 원소가 되는 변수 나 함수 * 메소드 (method) : 객체의 속성인 함수 리스트 클래스 → 인스턴스 (객체) 리스트 요소들을 속성으로 가질 수 있다. 리스트 클래스의 메소드를 사용할 수 있다. sort( ) reverse( ) append( ) remove( ) ... 등의 메..

# NumPy (Numerical Python) : 데이터 분석을 포함해 수학/과학 연산을 위해 vector 와 matrix 를 핸들링하는 파이썬 기본 패키지 numpy 모듈의 호출 import numpy as np # ndarray (Numpy Dimensional Arrary) : N-차원 (N-Dimension) 배열 객체를 지원 ndarray 의 타입은 숫자, 문자, boolean 값 모두 가능하지만, * ndarray 내의 데이터 타임은 모두 같은 타입이어야 (리스트와 가장 큰 차이점) # np.arrray( ) : 리스트, 튜플, 배열로부터 ndarray를 생성 index 항상 0으로 시작 # array 생성 test_arrary = np.array([1, 4, 5, "8", float) # ..