Numpy(Numerical Python)빠른 수치 계산을 위해 C언어로 만들어진 Python 라이브러리벡터와 행렬 연산에 위해 매우 편리한 기능들을 제공데이터분석용 라이브러리인 Pandas와 Matplotlib의 기반이 되기도 함Array(벡터, 행렬) 단위로 데이터를 관리하고 연산 수행주요 용어axis: 배열의 각 축rank: 차원(축의 개수)shape: 축의 길이, 배열의 크기배열 생성 # 1차원 리스트a1 = [1, 2, 3, 4, 5]# 배열로 변환b1 = np.array(a1)# 확인print(b1) [1 2 3 4 5]# 2차원 리스트 # a2 = [[1.5, 2.5, 3.2], [4.2, 5.7, 6.4]]a2 = [[1.5, 2.5, 3.2], [4.2, 5.7, 6.4]]# ..
Machine Learning
지도학습(Supervised Learning) - 입력과 대응하는 출력을 데이터로 제공하고 대응관계의 함수 찾기 - 입력 데이터에 대한 정답(label)이 함께 주어진다. - 예를 들어, 도형 데이터가 있을 때 어떤 도형이 동그라미인지 아닌지 알고 있다. - '특징'(예측 변수)과 '목표 변수'가 있다. 특징(features)은 '둥글다.', '꼭짓점이 없다.' 등이 있고 목표변수는(target data) '원이다.', '원이 아니다.' label이 있다. - 목표는 주어진 feature(입력)에 대해서 target data(출력)가 원인지 원이 아닌지를 예측하는 것이다. - features = predictor variable = independent variable = columns = inputs ..
