The Earth Man

Machine Learning에서 사용되는 주요 library 정리 NumPy Python에서 수학적인 작업을 수행할 수 있도록 만들어진 library. 배열이나 행렬과 같은 다차원 데이터를 쉽게 다룰 수 있다. 리스트보다 빠르고 강력하며, 다양한 수학적 연산을 지원한다. 데이터 과학, machine learning, 과학 연구, 공학 등 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용된다. 복잡한 수학적 연산을 효율적으로 수행할 수 있다. Pandas 데이터 조작과 분석을 위한 python library이다. 데이터를 구조화하고 조작할 수 있으며, 데이터를 빠르게 분석하고 처리할 수 있다. 엑셀 시트처럼 데이터를 테이블 형태로 다룰 수 있게 해 주는 도구이다. 데이터를 필터링하고 정렬하며, 누락된 데이터를 처리하고..

Linear Regression 두 변수 사이의 관계를 알아보는 방법. 예를 들어, 하루에 먹는 초콜릿의 양과 나의 행복 감정 사이의 관계를 알아볼 때, 만약 먹는 초콜릿의 양이 많을수록 더 행복해진다면, 이 둘 사이에는 양의 선형 관계가 있을 것이다. 이렇게, 데이터에서 두 변수 사이의 '직선적인' 관계를 찾는 것이 선형회귀이다. 하나의 변수를 알면 다른 변수를 예측할 수 있다. Multi-variable linear regression Linear regression과 똑같지만 입력 변수가 여러 개인 경우를 말한다. Gradient descent method 함수의 기울기를 이용하여 함수의 최솟값을 찾는 알고리즘 중 하나. 시작점을 잡고, 그 위치에서 함수의 기울기를 계산. 그리고 기울기가 가리키는 ..

Algorithm(알고리즘) 수학과 컴퓨터 과학, 언어학 또는 관련 분야에서 어떠한 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차나 방법을 공식화한 형태로 표현한 것. 즉, 어떤 문제를 풀기 위해 공식을 만든 것이라고 보면 됨. Machine Learning > Deep Learning Machine Learning의 범위 안에 Deep Learning이 포함되어 있다. Machine Learning Regression(회귀) 나이의 값처럼 출력값이 연속적인 소수점으로 예측하게 하도록 푸는 방법 Classification(분류) 출력값이 딱 떨어짐. Binary class(0과 1로 나뉨)처럼 0 또는 1로만 출력값이 나옴. 여기서 class는 Bionary Classification 뿐만 아니라 여러 개의 ..