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KHUDA ML 세션 5주차 chapter 6 비지도 학습 군집알고리즘 비지도 학습 타깃이 없을 때 사용하는 머신러닝 알고리즘 이미지 업로드 plt.imshow(fruits[0], cmap='gray') plt.show() 맵플롯립의 imshow() 함수를 사용하여 넘파이 배열로 저장된 이미지를 그린다. 300은 이미지 개수, 이미지 크기가 100*100이다. 이미지의 각 픽셀은 넘파이 배열 원소 하나에 대응한다 흰 바탕은 우리에게 중요치 않지만, 컴퓨터는 255에 가까운 바탕에 집중한다 따라서 바탕을 검고 대상을 밝게 만든다 plt.imshow(fruits[0], cmap='gray_r') plt.show() fig, axs = plt.subplots(1, 2) axs[0].imshow(fruits[100], cmap='gray_..
KHUDA ML 세션 4주차 chapter 5 트리 알고리즘 데이터 불러오기 import pandas as pd wine = pd.read_csv('https://bit.ly/wine_csv_data') 누락값 찾기 wine.info() RangeIndex: 6497 entries, 0 to 6496 Data columns (total 4 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 alcohol 6497 non-null float64 1 sugar 6497 non-null float64 2 pH 6497 non-null float64 3 class 6497 non-null float64 dtypes: float64(4) memory usage:..
KHUDA ML세션 3주차 chapter 4-1 로지스틱 회귀 럭키백의 확률 구하기 -> k-최근접 이웃 알고리즘 사용 데이터 준비하기 import pandas as pd fish = pd.read_csv('https://bit.ly/fish_csv_data') fish.head() print(pd.unique(fish['Species'])) ['Bream' 'Roach' 'Whitefish' 'Parkki' 'Perch' 'Pike' 'Smelt'] Species 열 빼고 리스트 나열 fish_input = fish[['Weight','Length','Diagonal','Height','Width']].to_numpy() print(fish_input[:5] [[242. 25.4 30. 11.52 4.02 ] [290. 26.3..
KHUDA ML세션 2주차 회귀 알고리즘과 모델 규제 chapter 3-1 k-최근접 이웃 회귀 회귀(regression)는 임의의 두 숫자를 예측 ex)내년도 경제성장률, 농어의 무게 예측 k-최근접 이웃 회귀 분류와 같이 k개를 선택 하지만 회귀이기 때문에 이웃한 샘플의 타깃은 어떤 클래스가 아니라 임의의 수치이다. ex) 타깃값 100,80,60일때 예측 타깃값은 80이다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #데이터 준비 perch_length = np.array([8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22..
KHUDA ML세션 1주차 혼자서공부하는 머신러닝 + 딥러닝 1.나의 첫 머신러닝 2.데이터 다루기 1-1인공지능 인공지능(artipicial intelligence)란 사람처럼 "학습"할 수 있고 "추론"할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술 머신러닝(machine learning)이란 규칙을 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘 인공지능 분야의 하위분야 중에서 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 핵심 분야이다. 딥러닝(deep learning)이란 인공신경망(artificial neural network)을 기반으로 하는 방법들을 딥러닝이라고 일컫습니다. 1-2 코랩 활용 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Data d..

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