시각화도구 파이썬에는 다양한 시각화 도구가 존재한다. 강의를 보니 다양한 그래프를 간단간단하게 설명하고 넘어가는데 기본적인 구조만 기억하고 나머지는 필요할 때마다 찾아볼 생각이다. matplotlib pyplot객체를 사용해 데이터를 표시해준다. pyplot객체에 그래프들을 쌓은 다음 flush해서 화면에 보여준다. pyplot의 함수들이 고...

통계학 통계적 모델링은 적절한 가정 위에서 확률분포를 추정(inference)하는 것이 목표이며, 기계학습과 통계학이 공통적으로 추구하는 목표이다. 유한한 개수의 데이터만 관찰해서 모집단의 분포를 정확하게 알아낸다는 것은 불가능하므로, 근사적으로 확률분포를 추정할 수 밖에없다. 예측모형의 목적은 분포를 정확하게 맞추는 것보다는 데이터와 ...

Groupby SQL의 groupby 명령어와 같다. split→apply→combine과정을 거쳐 연산된다. pandas의 groupby는 df.groupby[기준 column][적용받는 컬럼].적용할 연산의 형태로 사용한다. import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series...

Pandas Pandas는 구조화된 데이터의 처리를 지원하는 python의 라이브러리이다. numpy와 통합하여 강력한 “스프레드시트” 처리 기능을 제공한다(Tabular 데이터를 처리할 때 좋다). 데이터 읽어오기 import pandas as pd data_url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machin...

확률론 딥러닝은 확률론 기반의 기계학습 이론에 바탕을 두고있다. 기계학습에서 사용되는 손실함수들의 작동원리는 데이터 공간을 통계적으로 해석해 유도하게된다. (예측이 틀릴 위험을 최소화하도록 데이터를 학습하는 원리는 통계적 기계학습의 기본 원리이다.률 회귀 분석에서 손실함수로 사용되는 l2노름은 예측오차의 분산을 가장 최소화 하는 방...

신경망(Neural network) 신경망은 선형 모델과 활성함수를 합성한 함수이다. Softmax 소프트맥스 함수는 모델의 출력을 확률로 해석할 수 있게 변환해준다. 분류 문제를 풀 때 선형 모델과 소프트맥스 함수를 결합하여 예측한다. 선형 결과인 Wx + b에 softmax함수를 사용하면 확률벡터로 변환되어 특정 벡터가 어떤 class에...

경사하강법 미분값을 더하여 함수를 증가 시키는 것을 경사상승법(gradient ascent)이라고 하며 주어진 함수의 극대값의 위치를 찾을 때 사용한다. 반대로 미분 값을 빼서 함수를 감소 시키는 것을 경사하강법(gradient descent)이라고 하며 함수의 극소값의 위치를 찾을 때 사용한다. 경사상승/경사하강법은 극값에 도달하면 미...

벡터 벡터란 숫자를 원소로 가지는 리스트 또는 배열이다. 벡터는 공간에서 한 점을 나타낸다(원점을으로부터 상대적 위치) →1차원에서는 (x), 2차원에서는 (x,y), 3차원에서는 (x,y,z)… 벡터에 숫자를 곱하면 길이만 변한다. 숫자가 0보다 작을 경우 방향은 반대 방향이된다. +, -연산은 같은 크기의 ...

Numpy numpy는 Numerical python의 약자로 다차원 연산을 위한 많은 도구를 제공해주는 라이브러리이다. List에 비해 빠르고 메모리 측면에서 효율적이다. 반복문 없이 데이터 배열에 대한 처리를 지원한다. 선현 대수와 관련된 다양한 기능을 제공한다. List로 배열 만들기 numpy의 array함수에 list...

Exception 예외 처리 try ~ except 문법으로 예외처리를 할 수 있다. try: 예외 발생 가능 코드 except <Exception Type1>: Type1 예외 발생시 실행할 코드 except <Exception Type2>: Type2 예외 발생시 실행할 코드 except Exception: 이외의...