AI20 [alice] 문과생을 위한 머신러닝 alice - 문과생을 위한 머신러닝 1. 머신러닝과 데이터 과학 이해하기 데이터과학 : 컴퓨터를 활용 -> 데이터 분석 -> 현실의 문제해결 데이터과학의 목표 : 의사결정(Decision masking, 수익화(Monotization) 빅데이터 분석 통계 분석 머신러닝 A->B, 상관관계 이해&해석, smalldata, 가정 model, 예측&패턴, Bigdata, 성능&정확도 ※ 머신러닝 : 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 학습할 수 있도록 프로그래밍하는 과학적활동 과학적활동 : (현실적문제) 가설->검증->검증 데이터 : 컴퓨터, 데이터, 현실문제 머신러닝 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 학습을 할 수 있도록 프로그래밍하는 과학적인 활동 과학적인 활동 : 현실적문제) 가설-> 검증-> 검증 1959) 일일.. 2020. 7. 24. [alice] 월드컵 데이터 분석(이수) 월드컵 데이터 분석 & 실력확인 테스트 df.astype(int) : data를 int형으로 바꿈plt.tight_layout() : index값 이름 겹치지 않게함 [시험]이때까지 했던 실습이 조금 변형되서 나왔다.끝 ㅎㅎ '파이썬으로 시작하는 데이터분석 완강!' 더보기 2020. 7. 21. [alice] Matplotlib Matplotlib Matplotlib : 데이터를 시각화하는 라이브러리 alice에서 하는 시각화방식과 수업에서 하는 방식이 살짝 달라서 헷갈렸던 부분이다. [수업내용]바로 plt를 사용해서 그래프를 그린다. [alice 내용으로 바꾼 것]subplot()을 생성해서 그래프를 그린다. 이를 수업내용처럼 바꿔서 해보는데 잘되지않아 강사님에게 여쭤봤다.그랬더니 fig, ax = plt.subplots()는 plt객체 ax를 만드는 코드라고 하셨다.수업진도에 맞추어서 수업에서는 뺸 내용이라고 하셨다. plt.xlabel -> ax.set_xlabelplt.ylabel -> ax.set_ylabelplt.title -> ax.set_title plt.show()는 둘다 똑같았다. ※ pd연계 인덱.. 2020. 7. 19. [alice] numpy, pandas 파이썬으로 시작하는 데이터 분석 alice 온라인 -> '파이썬으로 시작하는 데이터 분석'여기에다가 기록하도록 하겠다. ※ 루프는 느리다. [NumPy] array = 단일타입 (array처럼 여러개 안댐)np.linspace(0,1,5) -> 0~1을 5구간으로 나눔np.ndim : 몇차원?np.concatenate([x,y]) : x array + y array (이어붙이기)axis=0 아래방향으로, axis = 1 옆방향으로np.split('np', [x], axis=0) : np의 x번째를 axis=0을 기준으로 2개의 array로 나누기기본연산 obroadcasting : shape이 다른 array끼리 연산 // 이거 인공사부분에서 다뤄서 세세히 안쓰겠다.집계함수 : .. 2020. 7. 17. 이전 1 2 3 다음 반응형
