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개발 일기라기 보단 메모장/Python

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머신러닝 공부를 위한 numpy 기본기 1 (ndarray) 1. ndarray란? : n차원(Dimension) 배열(Array) 객체 2. ndarray 생성 import numpy as np array1 = np.array([1,2,3]) array2 = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) 3. ndarray 형태(Shape)와 차원 : 1차원, 2차원, 3차원 ... array 차원 Shape [1,2,3] 1차원 (3,) [[1,2,3], [4,5,6]] 2차원 (2,3) - Shape는 "(행, 열)" 형태로 구분된다. - 1차원의 경우 (3,) 처럼 쉼표로 끝난다. - Shape, 차원 확인 방법 # Shape 확인 ndarray.shape # 차원확인 ndarray.ndim 4. ndarray 타입 - 타입 : 숫자, 문자열, 불린 ..
파이썬 머신러닝을 위한 환경세팅 1. 아나콘다 설치 - 접속 및 다운로드 : https://www.anaconda.com/products/distribution - 아나콘다 설치시 필요한 패키지들이 같이 설치된다.(numpy, pandas , scikit learn, jupyter 등등..) Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com - scikit-learn의 버전에 따라서 결과값이 달라지게 되는데, 우선은 학습과 동일한 결과를 위해 1.0.2 버전으로 맞춰..
머신러닝공부 R vs Python 비교하기 1. R과 Python 비교 (1) R : 통계전용 프로그램으로 통계 전문가가 만든 언어이다. (2) Python : 객체지향과 함수형 프로그래밍 모두를 포괄하는 언어로 다양한 라이브러리가 있다는것이 강점이다. 2. Python의 강점? (1) 생산성이 높고, 라이브러리의 지원이 높아 프로그래밍 하기가 편하다. (2) Depp Learning Framework(ex. Tensorflow) 들이 python을 우선으로 지원하기에 Depp Learning을 고려한다면 Python으로 시작하는것이 더 좋다.(물론 다른 언어도 지원하지만 Python우선..) 3. Python 머신러닝 생태계를 구성하는 주요 패키지 (1) 머신러닝 패키지 : scikit learn (2) 배열 / 선형대수 / 통계 패키지 : N..
머신러닝이란 무엇일까? 1. 머신러닝이란? : 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여 결과 추론하는 기법. ex) 데이터 마이닝, 영상인식, 음성인식, 자연어처리 등등 2. 머신러닝이 필요한 이유? : 현실 세계의 복잡한 업무 규칙을 구현하기에는 너무 복잡 및 방대.. -> 따라서 사용자읭 요구에 맞게 프로그래밍이 불가능. ex) 숫자 필기 인식 3. 컴퓨터 사이언스 vs 머신러닝 : 기존 컴퓨터 사이언스는 로직대로 결과값이 나오지만, 머신러닝은 문제와 답을 가지고 규칙을 찾아 로직을 만드는 작업이다. 4. 머신러닝의 유형 ( 지도학습 / 비지도학습 / 강화학습 ) (1) 지도학습 - 분류 : 단일값 유추 - 회귀 : 연속값 유추. ex) 주식시세 - 추천시스템 - 시각/음성 감지/인식 (2) 비지도 ..
Mac Anaconda 설치 이후 터미널 실행시 가상환경 자동 시작 설정 해제하기 파이썬을 공부해보려고 하니 여차저차 Anaconda를 설치해야 했다. Anaconda 설치 이후에는 ~/opt 이후에 설치되고, Anaconda 설치 이후 터미널 실행시에는 자동으로 가상환경이 시작된다. 매번 conda deactivate로 가상환경을 빠져나오기 귀찮으니 아나콘다 설정을 통해 가상환경 자동 시작 설정을 해주자! conda config --set auto_activate_base false 설정후에 터미널을 재시작 해주면 다시 원래대로 돌아온다!