Machine Learning

글을 시작하기에 앞서서 왜 이 시리즈를 시작했고 앞으로 무엇을 공부할 것인지 간단하게 적어보려고 합니다.이 시리즈는 머신러닝, 딥러닝 기초에 대해 공부를 진행하고 정리하는 것이 주 목적이 될 것입니다. 알파고가 나온 이후 사람들은 인공지능에 대한 관심은 폭발적으로 증가

전체적인 진행과정과 실습, 일부 내용은 핸즈온 머신러닝(2판)을 참고했습니다. 이미지 출처 : https://wikidocs.net/21679만약 스팸 필터를 전통적인 방법으로 만든다고 생각해봅시다. 메일에 있는 단어를 살피면서 스팸에 들어가 있을만한 단어들이

전체적인 진행과정과 실습, 일부 내용은 핸즈온 머신러닝(2판)을 참고했습니다.머신러닝을 배울 때는 인공적으로 만들어진 데이터셋이 아닌 실제 데이터로 실험해보는 것이 가장 좋습니다.아래의 목록은 여러 분야에 걸친 공개된 데이터셋을 얻을 수 있는 홈페이지들입니다.유명한 공

전체적인 진행과정과 실습, 일부 내용은 핸즈온 머신러닝(2판)을 참고했습니다.저번시간에 실행했던 코드인데 여기서 몇가지만 알아보고 넘어가겠습니다.<span style="color:Pandas의 경우, 주로 pd라는 명칭으로 임포트하는 것이 관례입니다.pandas는

전체적인 진행과정과 실습, 일부 내용은 핸즈온 머신러닝(2판)을 참고했습니다.DataFrame의 plot를 이용하면 다양한 형태의 그래프를 그릴 수 있습니다. (공식문서 사용법)DatatFrame.plot.bar() : 막대 그래프DatatFrame.plot.lime(

전체적인 진행과정과 실습, 일부 내용은 핸즈온 머신러닝(2판)을 참고했습니다. 머신러닝 처음부터 끝까지 목표는 캘리포니아의 인구조사 데이터를 사용해 주택가격 모델을 만드는 것입니다.이전까지 사용한 코드는 아래와 같다.예측변수 : 위도, 경도, 소득(중앙값), 해안 위치