1 소개
이 책에 대하여 | 목차 | 1.2 왜 파이썬인가? 머신러닝Machine Learning은 데이터에서 지식을 추출하는 작업입니다. 머신러닝은 통계학, 인공지능 그리고 컴퓨터 과학이 얽혀 있는 연구 분야이며 �
tensorflow.blog
ai> 머신러닝(지도학습 : 이것만해 ) > 딥러닝(이거 해볼래)
[설치순서]
1. 파이참
2. 아나콘나
www.anaconda.com/products/individual#download-section
아나콘다
conda list
아나콘다: 미리업데이트 : conda update -all : import 같은 에러가 없게하기 위해서
1) conda update --all
2) open > user : 파일 경로
3) pip install scikit-learn : 데이터가 존재함 : 라이브러리
4) pip install mglearn
가상환경이 필요한 이유
1)각각의 다른 환경에 돌릴수가 있다.
numpy, 등등을 설치 할때
settting > phthon interpreter > + 기호 누른후 들어가서 설치하면된다.
나는 이걸몰라서 하루는 그냥 버렸다.
여러분들은 그러지 않길 바랍니다.
개발을 하면서 전혀 warring이 일어날 곳이 아닌데
PEP 8이라고 하면서 뭔가 뜬다면 여기 아래를 참고 하면 좋겠다.
spoqa.github.io/2012/08/03/about-python-coding-convention.htmlsetting > project: Machine_learing >
참 파이썬 생각보다 디테일 해서 좋다 (남의 코드를 보면 보기 좋을꺼 같당)
용어
붗꽃의 종류 클래스
분류 : 붗꽃의 종류
특정 데이터 포인트 : 레이블
머신러닝
지도학습 : 프로세스가 자동화를 결정하는 방식
머신 러닝에 파이썬을 사용하는이유?
- 주피터 노트북같은 도구로 대화하듯 프로그래밍을 할 수 있다라는 점
- 오픈소스(사이킷런) : 파이썬 머신러닝 파이브러리
아나콘나에 포함=> 사이킷런 사용하기 위해서는 맷플롯립(그래프 표현), 아파이썬(대화식 개발)
scikit -learn : Numpy, Scipy, Pandas, matplotilb
SciPy
과학 계산용 함수를 모아놓은 파이썬 패키치
- 고성능 선형대구 , 함수 최적화, 신호처리, 특수한 수학 함수와 통계 분포 등을 포함하는 기능
- scipy.sparse
- 회소행렬, 희박 행렬