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Numpy: 파이썬을 위한 핵심적 수학 라이브러리 Scipy: numpy 행렬에 기반한 과학 및 공학 루틴 제공 Pandas: 데이터의 저장, 레이블링, 보기, 수정을 위한 관계형 데이터베이스를 제공 Matplotlib: 파이썬의 핵심 시각화 라이브러리 Seaborn: 통계적 시각화 라이브러리. 판다스 데이터 프레임을 입력으로 사용한다. Statsmodels: 통계적 함수와 테스팅에 대한 라이브러리 Scikit-learn: 파이썬의 핵심 머신 러닝 라이브러리. 핵심 용어 Sample spaces: 측정의 모든 가능한 결과를 커버하는 공간. 샘플 공간 밖의 데이터는 잘못된 연구 결과로 이어질 수 있다. Variable types(변수의 종류): 종속변수와 독립변수. - 종속 변수는 독립변수의 영향을 받는 ..

* [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝] 책을 정리한 내용입니다. - 몇 가지 선택사항 중 하나를 선택하는 문제 : 분류 - 출력될 수 있는 값들 : 클래스 - 특정 데이터 포인트에 대한 출력 : 레이블

*[파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝]을 읽고 정리한 내용입니다. 규칙 기반 전문가 시스템 결정에 필요한 로직은 한 분야나 작업에 국한됨. 작업이 조금만 변경되더라도 전체 시스템을 다시 개발해야 할 수 있음 규칙을 설계하려면 그 분야 전문가들이 내리는 결정 방식에 대해 잘 알아야 함 ex) 얼굴 인식 시스템의 실패 머신러닝 1 : 지도학습 이미 알려진 사례를 바탕으로 일반화된 모델을 만들어 의사 결정 프로세스를 자동화하는 것 입력과 출력 데이터를 만드는 것은 수작업을 거쳐야 하기 때문에 힘듦 분석하기에 좋고 성능을 측정하기에 좋음 ex) 편지 봉투에 손으로 쓴 우편번호 숫자 판별, 의료 영상 이미지에 기반한 종양 판단, 의심되는 신용카드 거래 감지 머신러닝 2 : 비지도 학습(이 책에서 주로 다룰 알고..