해야지11 님의 블로그

안녕하세요! 이제 슬슬 취업을 준비해야 할 나이가 되니, 마음도 급박해지고 걱정이 앞서네요. ㅠㅠ 하지만 이럴 때일수록 조급해하지 않고, 차근차근 하나씩 준비하며 성장해 나가려고 굳게 다짐했습니다!취준의 기본은 역시 어학 점수 확보인 것 같아서 일단 영어 공부부터 제대로 파보려고 하는데요. 마침 공부 자료를 찾다가 토익 벌크업팩을 무료로 배포한다는 꿀정보를 알게 되어 여러분께도 공유해 드립니다!http://hackers.ac/contents/?m=landing&v=toeic/toeic_bulkuppack_free&_C_=689481&keywd=ac_toeic_bulkup_somun_250430&logger_kw=ac_toeic_bulkup_somun_250430&source=logger_kw&source..

06-1 (군집 알고리즘) 타깃이 없을 때 사용하는 머신러닝 알고리즘을 비지도 학습이라고 한다. 먼저 과일 사진 데이터를 준비했고 넘파이 배열을 통해 크기를 확인했다.import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfruits = np.load('fruits_300.npy')print(fruits.shape) 그 다음엔 픽셀 100개에 들어있는 값을 출력했다. 이 넘파이 배열은 흑백 사진을 담고 있고 0~255까지의 정수값을 가진다. matplotlib의 imshow() 함수를 사용하면 넘파이 배열로 저장된 이미지를 쉽게 그릴 수 있다. 흑백 이미지이므로 cmap 매개변수를 'gray'로 지정했다.이 코드를 통해 첫 번째 이미지는 사과라고 알 수 있다. 또한 0에 ..

05-1 (결정 트리) 결정 트리 모델은 스무고개와 같기에 이유를 설명하기 쉽고 fit() 메서드를 호출해서 모델을 훌녈하고 score()메서드로 정확도를 평가한다.from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierdt = DecisionTreeClassifier(random_state=42)dt.fit(train_scaled, train_target)print(dt.score(train_scaled, train_target))print(dt.score(test_scaled, test_target))훈련 세트에 대한 점수가 엄청 높고 테스트 세트의 성능은 그에 비해 조금 낮으므로 과적합된 모델이라 볼 수 있다. 이 모델을 그림으로 표현한다면 사이킷런의 plot_tre..

04-1 (로지스틱 회귀)k-최근접 이웃 분류를 통해 어떤 생선으로 분류될지 파악하는 단원데이터를 준비하고 pd.unique()함수를 통해 어떤 종류의 생선이 있는지 파악import pandas as pdfish = pd.read_csv('https://bit.ly/fish_csv_data')print(fish.head())print(pd.unique(fish['Species'])) Species 열을 제외한 나머지 5개의 열을 입력데이터로 사용하고 Species 열을 타깃 데이터로 사용fish_input = fish[['Weight','Length','Diagonal','Height','Width']]print(fish_input.head())fish_target = fish['Species'] 데이터..

03-1 (k-최근접 이웃 회귀)분류에 이어 회귀에 대해서 알려주고 있다.k-최근접 이웃 회귀란 가장 가까웃 이웃 샘플들을 찾고 그 샘플들의 평균하여 예측으로 삼는다.결정계수는 대표적인 회귀 문제의 성능 측정 도구로 1에 가까울수록 좋고 0에 가까울수록 성능이 나쁜 모델이다.과대적합은 모델의 훈련 세트 성능이 테스트 세트 성능보다 훨씬 높을 때 일어나고 과소적합은 과대적합과는 반대로 훈련 세트와 테스트 세트 성능이 모두 동일하게 낮거나 테스트 세트 성능이 오히려 더 높을 때 일어난다.# 결정 계수 구하기from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressorknr = KNeighborsRegressor()knr.fit(train_input, train_target)prin..

혼공학습단이라는 프로그램이 진도와 숙제를 통해 꾸준히 공부하게 하여 나에게 큰 도움을 줄 수 있을 것 같아 신청하게 되었다.앞으로 열심히 머신러닝과 딥러닝을 공부하여 기반을 튼튼하게 다질 것이다.01- 3k-최근접 이웃 알고리즘을 이용하여 도미와 빙어를 분류하는 머신러닝 모델 훈련 함수:zip() - 나열된 리스트 각각에서 하나씩 원소를 꺼내 반환scikit-learnfit() - 사이킷런 모델을 훈련할 때 사용하는 메서드predict() - 사이킷런 모델을 훈련하고 예측할 때 사용하는 메서드score() - 훈련된 사이킷런 모델의 성능을 측정02- 1머신러닝 알고리즘의 성능을 평가하려면 훈련 데이터와 평가에 사용할 데이터가 각각 달라야 한다.용어:훈련데이터 - 입력(데이터), 타킷(정답)지도 학습 - ..