머신러닝

머신러닝

And 와 Or를 이용해서 조건을 줄 수 있다.lambda를 이용한 조건 주기axis는 default 값이 0으로 행을 우선으로 한다.inplace=False라면 df 자체에서 삭제하기 위해서는df= df.drop(~,inplace=False)로 코드를 작성해야 한다.

\#"파이썬 기초 라이브러리부터 쌓아가는 머신러닝"

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns기본적인 시각화 세팅을 미리 해줄 수 있다.plt.rcparams'figure.figsize' = 8,6 sns.set(style='whitegrid')sns.set_pale

\~~startangle 은 3시방향을 기준으로 한다.counterclock 은 반시계 방향으로 데이터의 나열이 이루어지는 특성이다.explode 는 각 조각이 중심으로부터 떨어진 정도이다.shadow 는 조각의 음영 효과이다.wedgeprops 는 테두리 라인의 특성

#Matplotlib, Seaborn 시각화 #2 #Scatter 차트 이해 및 제작 #머신러닝 #"거친코딩 #파이썬 기초 라이브러리부터 쌓아가는 머신러닝"

선형 회귀는 종속 변수와 한 개 이상의 독립 변수 사이의 선형 상관 관계를 모델링하는 회귀분석 기법이다.선형 회귀는 선형 예측 함수를 사용해 회귀식을 모델링,알려지지 않은 파라미터는 데이터로부터 추정한다.목적은 특성과 타깃 사이의 관계를 나타내는 선형 방정식의선형 회귀

분류 모델에는 다양한 것들이 있다.Perceptron, SVM, Decision Tree, Bayesian 등이 그 예시이다. 이런 모델들을 개발했을 때 해당 모델의 성능을 평가하는 척도를 제시한다.기억 안날 때 보고 참고하려고 이곳에 작성한다... 위의 이미지는 Co