반응형 knn2 파이썬 라이브러리, KNN, 의사 결정 트리를 활용한 머신러닝 기초 실습 머신러닝 개념과 파이썬 라이브러리(Numpy, Pandas, Scikit-learn 등)를 사용하여 아이리스 데이터셋으로 로지스틱 회귀, KNN, 결정 트리 모델을 학습하고 평가하는 과정을 설명합니다. 서론머신러닝을 처음 접할 때는 단순한 개념을 이해하는 것만으로도 매우 어렵게 느껴질 수 있습니다. 그러나 머신러닝의 기본적인 개념과 원리를 제대로 이해하면 실제 데이터를 처리하는 과정이 훨씬 수월해지며, 이 과정에서 다양한 실습과 연습을 통해 학습한 이론을 실제로 적용할 수 있습니다. 파이썬(Python)은 이론적 배경을 실습으로 연결하는 데 매우 유용한 프로그래밍 언어입니다. 이는 파이썬이 다양한 데이터 처리, 분석, 시각화 그리고 머신러닝 라이브러리를 폭넓게 제공하고 있기 때문입니다. 본 글에서는 이러.. 2024. 11. 15. 파이썬을 활용한 머신러닝 초보자 코스에 대해 알아봅시다. 파이썬을 활용한 머신러닝은 초보자도 쉽게 접근 가능한 데이터 분석 및 인공지능 기술입니다. 파이썬의 강력한 라이브러리와 머신러닝 개념을 익히면, 다양한 데이터를 예측할 수 있습니다. 서론 파이썬을 활용한 머신러닝은 최근 데이터 분석 및 인공지능 분야에서 가장 많이 사용되는 기술 중 하나로, 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 초보자들이 파이썬으로 머신러닝을 시작하려면, 기본 개념을 이해하고 관련 라이브러리를 익히며, 실습을 통해 프로젝트 경험을 쌓는 것이 매우 중요합니다. 이 가이드에서는 파이썬을 처음 접하는 사람도 이해할 수 있는 방식으로 머신러닝의 개념과 관련 도구들을 소개합니다. 이 과정을 통해 머신러닝 모델을 만들어보고, 다양한 데이터에 대한 예측을 할 수 있게 될 것입니다. 각 과정은 단계별로 .. 2024. 10. 20. 이전 1 다음 반응형
