python

Python 간단한 소개와 장, 단점 장점 : 배우기가 쉽다 => 문법도 간단하고, 데이터 처리로도 용이하다. 단점 : 들여쓰기(띄어쓰기 4칸)을 권장하고, {} 중괄호가 없다. interactive 하게 실행이 가능하다. => 즉 전체 코드를 한 번에 실행시키

파이썬의 데이터 타입은...NumericSequenceTest SequenceMappingSetBoolpython 은 Array를 지원하지 않기 때문에, 2차원, 3차원 표현이 불가능하다.또한 python의 기본 자료구조인 list 의 경우, 많은 양의 데이터 처리를

pandas 란, 실제로 데이터 처리(분석)을 하기 위해 사용하게 되는 실제적인 module 이다.pandas 가 사용하는 자료구조는 2 가지가 존재한다.1차원 ndarray 를 기반으로 해서 만드는 자료구조1차원 ndarray 를 기반으로 만드는 series 를 열

python의 built-in data-type 으로는 6가지가 존재했다.numericsequence : list\[], tuple(), rangetext sequence : listmapping : dictionary{}set : set{}bool : True/Fal

AI : artificial inteligence의 약자로, 사람의 사고능력을 구현한 소프트웨어(시스템)AI 는 크게 두 가지 부류로 나뉘어 진다.String AI(강인공지능) : 마치 아이언맨의 자비스 와 같은.. 사람과 완전히 구별이 불가능한 AI. 즉 현재 AI

지도학습에서 데이터는 2가지로 분류된다. Data 의 구조 학습 데이터 | Lebel - 입력 -> 프로그램의 실행 - 결과 -> Model(수식)완성된 모델을 가지고 예측 을 하게 된다.단변량이란, Label 의 값이 하나만 주어지는 것을 의미한다.Label 은

복습 AI 에는 약 AI 와 강 AI 가 있다. 그 중에서 현실 세계에서 구현이 가능한 레벨은 약 AI 이다. 약 AI 를 학습시키기 위해서 Machine Learning 타입과 기법들을 사용하고 있다. 일반적으로 학습할 때 쓰이는 데이터의 타입은 4가지 정도가

복습 linear regression(선형회귀). 여기에는 1개의 독립변수를 사용하게 된다. 그것에 대한 식은 다음과 같다. > $y=wx+b$ 이 식에서 y는 예측값, x는 독립변수, w는 가중치, b는 보정치를 의미한다. 만양 독립변수가 3개라면? > $y=w{1}x{1}+w{2}x{2}+w{3}x{3}+b$ 이럴 경우, 여러 개 존재하는 ...

Multinomial Logistic Regression(다중 로지스틱 회귀) feature(독립변수)에 의해 나오게 되는 결과값인 Target(종속변수)가 0/1 과 같이 binary 형태로 나오는 것이 아니라 A/B/C 과 같이 범주의 결과값으로 나오게 되는 회귀분석을 의미한다. 이러한 다중분류는 관점을 달리하면 여러 개의 binary classif...

복습 정형데이터 Linear Regression 종속변수가 연속적인 숫자일 때 사용하는 머신러닝 기법 Logistic Resgression(Binary Classification) 학습데이터의 상태가 변한다. 종속변수가 0/1 과 같이 두 개 분류로 나뉘어지는 경우에 사용하게 되는 머신러닝 기법 Multiple Logistic Resgressi...