이제 데이터 공부 안하는 블로그

제가 '파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝' 읽고 정리한 내용입니다. 선형회귀(Linear Regression) 집 가격을 예측하는 머신러닝 알고리즘을 만든다고 가정해보자. 우리에게는 집의 크기와 가격정보가 있다. 이 정보를 가지고 모델을 학습시켜서 이후에 모델이 집 크기만 보고도 가격을 예측할 수 있게 만들려고 한다. 어떻게 이것을 할 수 있을까? 여러가지 방법이 있는데 그 중 가장 단순하고 대표적인 알고리즘으로는 선형회귀(Linear Regression) 가 있다. 선형회귀는 데이터에서 가장 잘 맞는 하나의 선을 찾아내는 것이다. 아래 그림에서 동그라미 점들은 데이터이고, 그 점들을 가장 잘 대변해주는 하나의 선을 찾아서 그리는 것이 선형회귀 모델의 목표인 것이다. 최적선을 찾아내기 위해 다양한 함수..

제가 '파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝' 읽고 정리한 내용입니다. K -Nearest Neighbors 데이터를 분류할 수 있는 가장 간단한 머신러닝 알고리즘 중 하나다. 분류문제(KNeighborsClassifier 사용)와 회귀문제(KNeighborsRegressor 사용) 모두에 적용할 수 있는 알고리즘이다. 새로운 데이터 포인트에 대해 예측할 때 알고리즘이 훈련 데이터셋에서 가장 가까운 데이터 포인트, 즉 'Nearest Neighbor'를 찾아준다. 여기서 k는 데이터 포인트 개수를 말하는데 임의로 지정할 수 있다. k를 3으로 지정하면 세 개의 최근접 이웃을 찾아준다. 아래에서처럼n_neighbors=3 으로 k를 3으로 지정해주면 가장 가까운 이웃을 3개 찾은 다음에 그 중에 숫자가 제일..

제가 '파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝' 읽고 정리한 내용입니다. Chapter 2 지도학습 지도학습이라는 것은 예를 들어 고양이과 강아지를 구분할 수 있게 컴퓨터(머신러닝 모델)를 훈련시킨다고 할 때, 이 컴퓨터(모델)이 일단 어떻게 생긴게 강아지고 어떻게 생긴게 고양인지 전혀 모를테니까 먼저 고양이랑 강아지 사진을 여러 개 주고 '이렇게 생긴 놈은 고양이다.' 또는 '이렇게 생긴 놈은 강아지다.' 라고 알려주면서 학습하게 하는 방법이다. 여기서 강아지, 고양이 사진을 주는 것은 입력 데이터고, 이렇게 생긴게 강아지고, 이렇게 생긴게 고양이다 하고 알려주는 것은 출력데이터라고 볼 수 있다. 우리의 목표는 이렇게 입력/출력 데이터로 모델을 훈련시켜서 이전에 본적 없는 새로운 고양이 or 강아지 사진을..