혼공머신

2022년 첫 스터디를 혼공단 7기를 혼공머신으로 참여해봤습니다.적절한 과제를 제출하는 방식이라 부담없어 좋네요. 끝까지 힘내보겠습니다!https://www.youtube.com/watch?v=J6wehCO_c58

종류 : 클래스분류 : 여러 개의 클래스 중 하나를 구별해 내는 문제 이진 분류 : 2개의 클래스 중 하나를 고르는 문제특성 : 물고기의 길이와 무게 같이 객체의 특징을 뜻하는데 이를 잘 추출하는 것이 중요fish_data : 2차원 리스트 생성fish_target :

지도 학습 알고리즘은 크게 분류와 회귀로 나뉜다.분류 : 샘플을 몇 개의 클래스 중 하나로 분류하는 문제회귀 : 클래스 중 하나로 분류하는 것이 아닌 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제. 따라서 타깃값이 가상으로 만든 코드값이 아닌 임의의 수치이다.k-최근접 이웃 알고리

03-1. k-최근접 이웃 회귀 🔈 회귀 (Regression) 지도 학습 알고리즘은 크게 분류와 회귀로 나뉜다. 분류 : 샘플을 몇 개의 클래스 중 하나로 분류하는 문제 회귀 : 클래스 중 하나로 분류하는 것이 아닌 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제. 따라서 타깃값

타깃 클래스가 2개 이상인 분류 문제. 로지스틱 회귀는 다중 분류를 위해 소프트맥스 함수를 사용하여 클래스를 예측한다.ex) fish 데이터 프레임에서 7개의 생선 종류가 있었기 때문에 타깃 데이터에도 7개의 생선 종류가 들어 있다.csv 파일을 데이터 프레임으로 변환

타깃이 없는 뎅터를 사용하는 비지도 학습과 대표적인 알고리즘대표적인 군집 알고리즘인 k-평균과 DBSCAN대표적인 차원 축소 알고리즘인 주성분 분석(PCA)머신러닝의 한 종류로 훈련 데이터에 타깃이 없다. 타깃이 없기 때문에 외부의 도움 없이 스스로 유용한 무언가를 학

생물학적 뉴런에서 영감을 받아 만든 머신러닝 알고리즘 중 하나이다.이름이 신경망이지만 시렞 우리 뇌를 모델링한 것은 아니다. 신경망은 기존의 머신러닝 알고리즘으로 다루기 어려웠던 이미지, 음성, 텍스트 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 인공 신경망 알고리즘을 종종 딥러