728x90 반응형 SMALL Python/ML&DL19 [파이썬, Python] 머신러닝 - 1️⃣ 선형 회귀(Linear Regression) 📄 예제로 사용할 파일 1. Rent 데이터셋 살펴보기 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns rent_df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT/Python/4.머신러닝 딥러닝/rent.csv') rent_df rent_df.info() ✅ 각 컬럼에 대한 설명 ✅ 데이터셋의 수치형 데이터 정보 알아보기 rent_df.describe() ✅ float형 데이터를 반올림하여 보기 round(rent_df.describe(),2) # 소수점 둘째자리까지 표현하여 나타냄 ✅ 'BHK' 열의 데이터 별 개수를 시각화하여 알아보기 sns.displot(rent_df['BHK']) # B.. 2023. 6. 14. [파이썬, Python] 머신러닝을 위한 데이터 전처리 연습하기! 1. 타이타닉 데이터셋 살펴보기 📄 타이타닉 데이터셋(csv) import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('https://bit.ly/fc-ml-titanic') df.head() ✅ 각 피쳐들의 뜻 알아보기 ✅ 데이터셋 정보 한눈에 보기 df.info() 2. 데이터 전처리 넓은 범위의 데이터 정제 작업을 뜻함 필요 없는 데이터를 삭제하고, 필요한 데이터만 취하는 것, null 값이 있는 행을 삭제하는 것, 정규화, 표준화 등의 많은 작업들을 포함하고 있음 머신러닝, 딥러닝 실무에서도 전처리가 50% 이상의 중요도를 차지함 2-1. 독립변수와 종속변수 나누기 # 독립변수: 성별, 가격, 나이, 좌석등급 # 종속변수: Survived(생존여부) f.. 2023. 6. 14. [파이썬, Python] 머신러닝(Machine Learning)과 사이킷런(Scikit-learn) 모듈 1. 머신러닝 컴퓨터 시스템이 데이터를 기반으로 학습하고 패턴을 발견하여 작업을 자동화하는 분야 머신 러닝은 인공 지능(Artificial Intelligence)의 한 분야로서, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터에서 학습하고 지식을 습득할 수 있는 능력을 갖게 하는 기술과 방법을 연구하고 개발 인공지능: 인공(Artificial) + 지능(Intelligence) 개발자에 의한 인공지능 & 데이터에 의한 인공지능 머신러닝: 데이터를 기반으로 한 학습(learning)하는 기계(machine) 딥러닝: 깊은(deep) 신경망 구조의 머신러닝 1-1. 머신러닝의 배경 과거 컴퓨터로 데이터를 읽어들이고, 데이터 안에서 특징을 학습하여 패턴을 찾아내는 작업 ➡ 패턴인식 데이터를 대량으로 수집 처리할 수.. 2023. 6. 14. 이전 1 2 3 다음 728x90 반응형 LIST
