머신러닝3 파이썬 모듈을 이용한 머신러닝 공부 05. (마무리 소개 5/5) 5. mglearn : 세세한 코드를 일일이 쓰지 않아도 되게끔 이 책을 위해 만든 유틸리티 함수들임.(pip install mglearn으로 설치) 6. jupyternotebook 우리가 작성할 코드는 주피터 노트북에서 실행을 시킬것이다. 주피터 노트북을 설치하고 cmd 창에 jupyter notebook 을 치고(중간에 꼭 스페이스 친다.) 엔터를 누르면 밑에 주소창 여러개가 뜬다 그중 하나를 선택하여 드래그하여 컨트롤+c로 복하하고 인터넷 창을 켜서 주소창에 컨트롤+v로 붙여넣기를 하여 실행하면 이렇게 나온다. 그리고 오른쪽의 new를 누른다. 그후 다음 창에서 코드를 작성하여 실행을 할 수 있다. 이제 결론적으로 파이썬에서 사용하는건 다음과 같게됨 from IPython.display impor.. 2019. 11. 10. 파이썬 모듈을 이용한 머신러닝 공부 02. ( numpy 모듈 소개 1/5) 설치법: pip명령을 사용하여 필요한 패키지 설치 pip install numpy scipy matplotlib ipython scikit-learn pandas pillow 이거를 cmd 창을 켜서 붙여넣기를 하고 엔터를 하면 머신러닝을 공부할때 필요한 모듈 들을 종합적으로 다운 받을수 있다. 이번은 공부에 필요한 모듈을 간단히 포스팅을 나누어 소개한다. scikit-learn은 numpy와 scipy를 기반으로 만들었다. (추가적인건 여기 www.scipy-lectures.org/ 의 1장 읽기.) 여기서 머신러닝을 하기전에 알아야 할것이 함수와 클래스들의 용도와 어떤의미를 지니는지 이다. 사용할 것은 총5개의 모듈이다 먼저 넘파이부터 본다. 1. numpy : 머신러닝에서 입력시의 기본데이터 구조로.. 2019. 11. 4. 파이썬 모듈을 이용한 머신러닝 공부 01.(간단 소개) 간단히 책 내용을 정리하면 다음과 같다. 지도학습 : 입력 출력 여러번 제공함으로 학습 시킴 학습으로 입력만 하였을때 기대한 출력이 나오도록 알고리즘 작성 비지도학습: 입력 만으로 학습시킴 입력으로 주어지는 형태는 행렬을 이용함 행: 샘플 혹은 데이터 포인트라 부름 열: 샘플의 속성 특성feature 머신러닝 에 대한 거시적 관점을 항상 염두한다 알고리즘이나 방법론은 특정문제를 해결하는 과정의 일부일뿐임 즉 항상 머릿속에서는 전체 시스템에 대한 큰 그림을 담고 있어야 함. 이를 위해 머신러닝 모델을 구축하기 시작할 때 직간접적인 모든 가정을 세워본다. 오픈소스 사이킷런: scikit-learn 은 유명하고 독보적인 파이썬 라이브러리임. 설치법: pip명령을 사용하여 필요한 패키지 설치 pip instal.. 2019. 9. 11. 이전 1 다음
