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Chapter 06-1 군집 알고리즘 - 비지도 학습(unsupervised learning) 타깃이 없을 때 사용하는 머신러닝 알고리즘, 사람이 가르쳐 주지 않아도 데이터에 있는 무언가를 학습한다. - 군집(clustering) 비슷한 샘플끼리 그룹으로 모으는 작업, 대표적이 비지도 학습 작업 중 하나이다. 군집 알고리즘에서 만든 그룹을 클러스터(cluster)라고 한다. - 함수 모음 subplots(): 여러 개의 그래프를 배열처럼 쌓을 수 있는 함수 mean(): 평균값을 계산하는 메서드 abs(): 절대값을 계산하는 함수 코랩 실습 화면 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fruits = np.load('fruits_300.npy') pri..

Chapter 05-1 결정 트리 - 결정 트리(Decision Tree) 예, 아니오에 대한 질문을 이어가면서 정답을 찾아 학습하는 알고리즘 사이킷런의 DecisionTreeClassifier 클래스 사용 특성값의 스케일은 결정 트리 알고리즘에 영향을 미치지 않기 때문에 표준화 전처리를 할 필요없다. 특성 중요도(불순도를 감소하는데 기여한 정도)를 활용하면 결정 트리 모델을 특성 선택에 활용할 수 있다. 불순도: 결정 트리가 최적의 질문을 찾기 위한 기준 지니 불순도(Gini impuricity)는 1 - (음성 클래스 비율의 제곱 + 양성 클래스 비율의 제곱)으로 구한다. 지니 불순도가 0이라면 순수 노드라고 부른다. 결정 트리 모델은 부모 노드와 자식 노드의 불순도 차이(정보 이득, informat..

Chapter 04-1 로지스틱 회귀 데이터프레임(dataframe): 판다스에서 제공하는 2차원 표 형식의 데이터 구조 데이터프레임에서 열을 선택하는 방법은 원하는 열을 리스트로 나열한다. 다중 분류(multi-class classification): 타깃 데이터에 2개 이상의 클래스가 포함된 문제 정렬된 타깃값은 classes_ 속성에 저장되어 있다. - 함수 모음 unique(): 열에서 고유한 값을 추출하는 함수 proba(): 클래스별 확률값을 반환하는 메서드 코랩 실습 화면 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler fr..

Chapter 03-1 k-최근접 이웃 회귀 - 회귀 (regression) 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제, 정해진 클래스가 없고 임의의 수치를 출력한다. ex) 경제 성장률 예측, 배달이 도착할 시간 예측 - k-최근접 이웃 회귀 가장 가까운 샘플 k개를 선택하고 해당 수치들의 평균을 구함. - 결정계수, R^2 (coefficient of determination) 회귀의 평가 점수 각 샘플의 타깃과 예측한 값의 차이를 제곱하여 더하고 타깃과 타깃 평균의 차이를 제곱하여 더한 값으로 나눈다. 예측이 타깃에 아주 가까워지면 1에 가까운 값이 된다. 코랩 실습 화면 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_select..

Chapter 02-1 훈련 세트와 테스트 세트 - 지도 학습 (supervised learning) 입력(데이터)와 타깃(정답)으로 이루어진 훈련 데이터가 필요 정답을 맞히는 것을 학습한다. - 비지도 학습 (unsupervised learning) 타깃 없이 입력 데이터만 사용 데이터를 잘 파악하거나 변형하는 데 도움을 준다. - 훈련 세트와 테스트 세트 머신러닝의 알고리즘의 성능을 제대로 평가하려면 훈련 데이터와 평가에 사용할 데이터가 각각 달라야 한다. 테스트 세트(test set): 평가에 사용하는 데이터 훈련 세트(train set): 훈련에 사용되는 데이터 - 샘플링 편향 (sampling bias) 샘플링이 한쪽으로 치우쳤다는 의미 - 넘파이 (numpy) 파이썬의 대표적인 배열(array..

Chapter 01-1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 - 인공지능 (Artificial Intelligence) 사람처럼 학습 및 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술 강인공지능 (Strong AI), 약인공지능 (Week AI) 현실에서 마주하는 인공지능은 약인공지능 ex) 알파고 - 머신러닝 (Marchine Learning) 규칙을 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙 학습하는 알고리즘 연구 분야 대표적인 머신러닝 라이브러리는 사이킷런 (Scikit-learn) - 딥러닝 (Deep Learning) 머신러닝 알고리즘 중 인공신경망을 기반으로 한 방법들을 통칭 Chapter 01-2 코랩과 주피터 노트북 - 구글 코랩 (Colab) 웹 브라우저에서 무료로 파이썬, 머신러닝..