박동훈
@Laeti-Park
es laetus🙂

데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 4장 연습문제 풀이

연습문제 판다스의 특징으로 알맞은 것을 고르시오. 답 : 4. Excel, Json, Pickle, csv 등의 데이터 타입을 호출할 수 있다. 설명 : 판다스는 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리로 데이터프레임은 여러 개의 시리즈 객체로 구성되어 있음 다음 코드를 실행할 경우 예상되는 결과값은 무엇인가? import pandas as pd raw_data = {'first_name': ['Jason', 'Molly', …

2022년 08월 30일 · 8 min read

데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 3장 연습문제 풀이

연습문제 다음 코드를 실행할 경우 예상되는 결과값은 무엇인가? import numpy as np test_a = np.array([[4, 8], [2, 9]]) print(test_a * test_a) 답 : 1 [[16 64] [ 4 81]] 다음 코드를 실행할 경우 예상되는 결과값은 무엇인가? test_a = np.array([[5, 5, 5], [3, 3, 3]]) print(test_a ** 2) 답 : 2 …

2022년 08월 26일 · 5 min read

데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 2장 연습문제 풀이

연습문제 데이터에 대한 용어 중 '특성'이나 '특징'을 가리키는 것은? 답 : 1. 피쳐 다음 중 하나의 데이터 묶음이라고 표현할 수 있는 것은? 답 : 1. 데이터 테이블 피쳐의 개수가 증가하게 되면 데이터를 표현해야하는 공간이 지속적으로 늘어나게 되고 이에 대한 처리가 어렵게 되는 것을 무엇이라 하는가? 답 : 2. 차원의 저주 …

2022년 08월 24일 · 1 min read

데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 1장 연습문제 풀이

연습문제 기계가 패턴을 학습하여 자동화하는 알고리즘을 무엇이라고 하는가? 답 : 1. 머신러닝 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술로 많은 머신러닝 기법 중 '신경망(neural network)'을 기반으로 한 기술을 무엇이라고 하는가? 답 : 2. 딥러닝 문제와 답을 함께 학습함으로써 미지의 문제에 대한 올바른 답을 예측하는 학습을 무엇이라고 하는가? 답 : 1. …

2022년 08월 23일 · 1 min read

데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 : 6. 데이터 전처리(1)

데이터 전처리 개념과 유형 데이터 전처리(data preprocessing) : 머신러닝 모델에 훈련 데이터를 입력하기 전에 데이터를 가공 머신러닝 기초 수식 : y=f(X) 데이터 X는 훈련 데이터(train data)와 테스트 데이터(test data)가 모두 같은 구조를 갖는 피쳐(feature)이고, X값을 넣으면 y값이 나옴 연속형 데이터 : 최댓값과 최솟값 차이가 피쳐보다 더 많이 나는 경우, 학습에 …

2022년 07월 05일 · 8 min read

데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 : 5. 데이터 시각화

맷플롯립 데이터 시각화(Data Visualization) : 데이터 분석 결과를 시각적으로 전달 matplotlib : matlab 기능을 파이썬에서 사용하도록 만든 시각화 모듈 파이플롯 pyplot : matplotlib을 이용할 때 가장 기본이 되는 객체 바탕으로 그림(figure) 객체를 올리고 그 위로 그래프에 해당하는 축(axes)을 올림 축을 여러 장 올리면 여러 개의 그래프를 만들 수 있음 import …

2022년 06월 29일 · 17 min read

데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 : 4. 판다스

판다스 판다스(pandas) : 파이썬의 데이터 분석 라이브러리로 데이터 테이블을 다룸 인덱싱, 연산, 전처리 등의 다양한 함수를 제공하기 때문에, 넘파이를 효율적으로 활용할 수 있음 데이터프레임(DataFrame) : 데이터 테이블 전체를 가리키는 객체로 열과 행 각각 사용해 하나의 데이터 접근 시리즈(Series) : 피쳐 벡터와 같은 개념으로 데이터, 인덱스, 데이터 타입으로 구성되는 객체 시리즈 …

2022년 06월 04일 · 16 min read

데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 : 3. 넘파이

넘파이 넘파이 : 행렬이나 다차원 배열을 쉽게 처리하거나 수치 계산을 위한 라이브러리로, 다차원 리스트나 크기가 큰 데이터 처리에 유리함 import numpy as np # numpy 모듈 호출 넘파이의 특징 속도가 빠르고 메모리 사용이 효율적 : 데이터를 메모리에 할당하는 방식이 기존과 다름 반복문을 사용하지 않음 : 연산할 때 병렬로 처리하며, 함수를 …

2022년 05월 29일 · 20 min read

데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 : 2. 데이터의 이해

피쳐(Feature) 피쳐(feature) : '특징', 모델에서 주어지는 데이터, 데이터 테이블 상에서 속성에 해당한다. y값 : 종속변수 또는 목적변수 x값 : 독립변수, 피쳐로 종속변수 y에 영향을 줌. 주어진 데이터 x와 알고리즘을 통해 a와 b의 최적값을 찾아, 예측값 y를 구함. 서로 다른 독립변수 13개를 xn으로 하고 가중치 wn을 선형 결합하여 나타냄. 머신러닝에서는 가중치를 …

2022년 05월 21일 · 2 min read

데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 : 1. 머신러닝의 기초

알고리즘과 머신러닝의 차이 알고리즘(Algorithms) : 어떠한 문제를 해결하기 위한 일련의 절차나 방법 머신러닝(Machine Learning) : 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하도록 만드는 알고리즘 또는 기술 예시 머신러닝 : 유튜브는 개인이 유튜브 영상 보는 패턴에 대해 학습하는 프로그램 알고리즘 : 다음 영상을 추천하기 위해 머신러닝을 통해 만들어진 패턴 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계인공지능⊃머신러닝⊃딥러닝 …

2022년 04월 01일 · 2 min read