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메이플의 개발 스토리
넘파이 튜토리얼 https://ml-ko.kr/homl2/tools_numpy.html tools_numpy 0, 1, 2(깊이, 높이, 너비) 축을 1, 2, 0 (깊이→너비, 높이→깊이, 너비→높이) 순서로 바꾼 ndarray를 만들어 보겠습니다: ml-ko.kr 판다스 튜토리얼 https://ml-ko.kr/homl2/tools_pandas.html tools_pandas 저장 & 로딩¶ 판다스는 DataFrame를 여러 가지 포맷으로 저장할 수 있습니다. CSV, Excel, JSON, HTML, HDF5, SQL 데이터베이스 같은 포맷이 가능합니다. 예제를 위해 DataFrame을 하나 만들어 보겠습니다: ml-ko.kr
안녕하세요. 메이플입니다. 해당 포스팅은 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책을 교재로 스터디한 내용을 정리한 내용입니다. 보다 자세한 내용은 책을 참고해주시기 바랍니다. 아래 포스팅과 이어지는 글입니다. - [머신러닝 스터디] 인공지능, 딥러닝, 머신러닝이란? - [머신러닝 스터디] 맷플롯립을 통해 데이터의 산점도 출력 - [머신러닝 스터디] numpy 패키지 - [머신러닝 스터디] 사이킷런으로 K-NN 알고리즘 - [머신러닝 스터디] 훈련 세트와 테스트 세트 머신러닝 키워드 - 데이터 전처리(data preprocessing) : 머신러닝 모델에서 훈련 데이터를 주입하기 전에 가공하는 단계 - 표준점수(standard score) : 각 특성값이 평균에서 표준편차의 몇 배만큼 떨어져 있는지를 나타냄 - ..
안녕하세요. 메이플입니다. 해당 포스팅은 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책을 교재로 스터디한 내용을 정리한 내용입니다. 보다 자세한 내용은 책을 참고해주시기 바랍니다. 아래 포스팅과 이어지는 글입니다. - [머신러닝 스터디] 인공지능, 딥러닝, 머신러닝이란? - [머신러닝 스터디] 맷플롯립을 통해 데이터의 산점도 출력 - [머신러닝 스터디] numpy 패키지 - [머신러닝 스터디] 사이킷런으로 K-NN 알고리즘 머신러닝 키워드 머신러닝 알고리즘의 분류 - 지도 학습(supervised learning) : 입력과 타깃을 전달하여 모델을 훈련한 다음 새로운 데이터를 예측하는데 활용 - 비지도 학습(unsupervised learning) : 타깃 데이터가 없음. 입력 데이터에서 어떤 특징을 찾는 데 주로 ..
안녕하세요. 메이플입니다. 해당 포스팅은 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책을 교재로 스터디한 내용을 정리한 내용입니다. 보다 자세한 내용은 책을 참고해주시기 바랍니다. 아래 포스팅과 이어지는 글입니다. - [머신러닝 스터디] 인공지능, 딥러닝, 머신러닝이란? - [머신러닝 스터디] 맷플롯립을 통해 데이터의 산점도 출력 - [머신러닝 스터디] numpy 패키지 머신러닝 키워드 * 훈련 : 머신러닝 알고리즘이 데이터에서 규칙을 찾는 과정 * 모델(model) : 머신러닝 알고리즘을 구현한 프로그램이나 알고리즘을 구체화하여 표현한 것 * 정확도 : 정확한 답을 몇 개 맞혔는지 백분율로 나타낸 값. (정확히 맞힌 개수) / (전체 데이터 개수) k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors) 알고리즘 k-..
안녕하세요. 메이플입니다. 해당 포스팅은 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 책을 교재로 스터디한 내용을 정리한 내용입니다. 보다 자세한 내용은 책을 참고해주시기 바랍니다. 아래 포스팅과 이어지는 글입니다. - [머신러닝 스터디] 인공지능, 딥러닝, 머신러닝이란? - [머신러닝 스터디] 맷플롯립을 통해 데이터의 산점도 출력 numpy 넘파이는 파이썬의 대표적인 배열 라이브러리입니다. - array() : 리스트를 입력받아 numpy 배열을 생성 - {numpy 배열}.shape : (샘플 수, 특성 수)를 출력합니다. - seed() : 넘파이에서 난수를 생성하기 위한 정수 초깃값 지정 - arange() : 일정한 간격의 정수 또는 실수 배열을 만듬 (기본 간격은 1) - shuffle() : 주어진 배열을..