선릉역 1번 출구

회귀(regression)란 분류(classification)처럼 클래스 중 하나로 분류하는 것이 아니라 임의의 어떤 숫자(값)를 예측하는 것이다. 두 변수 사이의 상관관계를 분석하는 방법이라고도 한다. 간단하게 농어의 산점도를 그렸다. import numpy as np perch_length = np.array([8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 22.5, 22.7, 23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24.6, 25.0, 25.6, 26.5, 27.3, 27.5, 27.5, 27.5, 28.0, 28.7, 30.0, ..

지도 학습(supervised learning) and 비지도 학습(unsupervised learning) 지도 학습에서는 데이터와 정답을 입력(input)과 타깃(target)이라고 하고 이 둘을 합쳐 훈련 데이터(training data)라고 한다. 1에서 입력으로 사용된 length, weight를 특성(feature)이라고 부른다. 지도 학습의 경우 정답(target)이 있어 알고리즘이 정답을 맞히는 것을 학습하고 비지도 학습의 경우 타깃이 없이 입력 데이터(input)만을 사용하기 때문에 무언가를 맞히는 것이 아닌 데이터를 잘 파악하거나 변형하는 데 도움을 준다. ex) K-최근접 이웃 알고리즘도 input과 target을 사용했기 때문에 지도 학습 알고리즘임 Important thing 머신..

머신러닝은 스스로 기준을 찾아서 일을 한다 머신러닝에서 여러 개의 종류(클래스) 중 하나를 구별해 내는 문제를 분류(classification)이라고 부르고 2개의 클래스 중 하나를 분류하는 것은 이진분류(binary classification)이라고 함 +여기서 클래스란 python에서의 클래스와는 다른 것임 첫 번째 예제로 도미와 빙어의 산점도 그리기를 해보겠다 산점도란 x, y축으로 이루어진 좌표계에 두 변수(x, y)의 관계를 표현하는 방법임 맷플롯립 함수 scatter()를 사용해 그림 1. 도미 데이터와 빙어 데이터 우리는 도미와 빙어의 특징을 길이와 무게로 표현했는데 이런 특징을 특성(feature)이라고 부름 두 번째 예제로 k-최근접 이웃 알고리즘을 사용해 도미와 빙어 데이터를 구분해보겠..

먼저 홈페이지로 이동한다 https://www.anaconda.com/products/individual Anaconda | Individual Edition Anaconda's open-source Individual Edition is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com 여기서 anaconda individual edition download를 클릭 후 next를 차례대로 눌러주면 설치가 완료된다 anaconda prompt에 들어와서 가상 환경을 구성한다 먼저 프롬프트 창에서 conda create --name pr_tensorflow pyth..