이 장에서는 지도학습의 큰 두 분야인 분류와 회귀 문제 중 회귀를 처음으로 다루어 보았습니다. 회귀에 관해서 이야기하기 전에, 새로 배운 numpy 배열의 reshape이라는 기능에 관해 간단히 언급하겠습니다. 1. numpy의 reshape으로 배열 형태 바꾸기 test_array = np.array([1,2,3,4]) test_array = t...
[혼공머신러닝 02-2]데이터 전처리
이번 장에서 배운 것은 크게 세 가지입니다. 첫째로, numpy로 데이터 준비하기. 둘째로, 사이킷런으로 훈련 세트와 테스트 세트 분리. 셋째로, 데이터 표준화하기. 첫 번째부터 천천히 알아보겠습니다. 1. numpy로 데이터 준비하기 그 중 가장 먼저 배운 것은 numpy로 데이터를 준비하는 법입니다. numpy에는 column_stack이라...
[혼공머신러닝 02-1]지도 학습 용어 정리 및 샘플링 편향 해결하기
1. 지도 학습 용어 정리 지도 학습 : 훈련하기 위한 데이터와 정답이 필요한 학습 입력 : 지도 학습에서 훈련을 위해 필요한 데이터 타깃 : 지도 학습에서 훈련을 위해 필요한 데이터의 정답 훈련 데이터 : 입력 + 타깃 특성 : 입력으로 사용된 데이터의 열(길이, 무게 등) 테스트 세트 : 평가에 사용하는 데이터 훈련 세트 : 훈련에 사...
[혼공머신러닝 01-3]k-최근접 이웃 알고리즘
포스팅에 앞서, 앞으로 혼공머신러닝에 관한 포스팅은 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝의 책 내용을 공부하며 정리한 것이라는 점을 밝힙니다. 혼공머신러닝 책 : https://books.google.co.kr/books?id=9Q0REAAAQBAJ&printsec=frontcover&dq=%ED%98%BC%EA%B3%B5%EB%A8%B8%E...
Jekyll 테마를 적용한 github 블로그 만들기
로컬에서 성공적으로 페이지를 띄우고, 배포만을 남겨둔 상태에서 첫 글을 썼었는데 그때로부터 지금까지, 장장 20시간 가량에 걸쳐 문제를 해결하며 드디어 블로그를 열었습니다. 허탈하게도 고민한 시간에 비해 너무나도 단순한 방법으로 해결되었기에 이 글에서는 github.io 블로그를 생성하는 법과 겪었던 문제들, 그리고 해결 방법에 관해 다루어 보겠습니다...
로컬에서 github 저장소에 푸시하기
그동안 Medium에서 공부 블로그를 작성했었는데, git으로 블로그를 옮겨 오게 되었습니다. 어제 처음 저장소에서 commit하고 push하는 법을 알게 된 후로 약간의 시행착오를 거쳐 블로그를 만들 수 있었는데, 조금 더 git의 사용법에 익숙해진 것 같은 기분이 듭니다. 그래서 복습할 겸, 이 블로그의 첫 포스팅으로 git을 사용하여 로컬에서 저...