Priceless

Ch.3 회귀 알고리즘과 모델 규제 3-1. k-최근접 이웃 회귀 k-최근접 이웃 회귀 회귀: 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제 내년 경제 성장률 예측, 배달 도착 시간 예측 등 분류: 샘플을 몇 개의 클래스 중 하나로 분류하는 문제 데이터 준비 길이로 무게를 예측하기 위해서는 길이가 특성이고 무게가 타깃이 된다 사이킷런에 사용할 훈련 세트는 2차원 배열이여야 하므로 reshape() 함수를 통해 1차원 배열을 2차원 배열로 바꾼다 결정계수(R^2) NNeighborRegressor 클래스를 사용하여 회귀 모델 훈련 회귀에서는 정확한 숫자를 맞힌다는 것은 거의 불가능하다. 예측하는 값이나 타깃 모두 임의의 수치이다. 결정계수: 회귀의 값을 평가하는 계수로, R의 제곱으로 나타낸다 R이 1에 가까울 수록 ..

Ch.1 나의 첫 인공지능 1-1. 인공지능과 머신러닝 딥러닝 인공지능: 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 기술 머신러닝: 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘 대표적인 머신러닝 라이브러리로 파이썬을 사용하는 사이킷런(scikit learn)이 있다. 딥러닝: 인공 신경망 기법을 사용한 머신러닝 유명한 머신 러닝 오픈소스: 텐서플로, 파이토치 등 1-2. 코랩과 주피터 노트북 구글 코랩(colab): 브라우저에서 파이썬을 통해 머신러닝 프로그램을 만들 수 있는 서비스 노트북(Notebook): 파이썬을 대화형으로 사용하기 위한 확장자 jupyter 와 colab 등에서 지원한다. 1-3. 마켓과 머신러닝 분류 문제 특정 데이터들을 여러 종류 중 하나로 정하는 것을 분류라고 한다..