반응형 programming760 머신러닝 선형 회귀 분석 Machine Learning Linear Regression 머신러닝에서 선형 회귀 분석은 데이터의 관계를 선으로 표현하여 연관관계를 알 수 있다. 이 연관관계를 알면 미래의 어떤 사건에 대해 데이터적으로 예측이 가능하다. 산점도인 Scatter Plot 와 연관이 있고, 확률과 통계의 부분이기에 개념은 알아두도록 하자. 선형 회귀 분석 Linear Regression 선형회귀는 두 가지 이상의 구분되어 여기저기 분포되어 있는 데이터들의 상관관계를 선으로서 보여준다. 산점도와 연관이 있으며, 산점도에서 점으로써 데이터의 분포를 표시했다면 선형 회귀는 선으로써 데이터의 평균 가치와 연관관계를 알 수 있다. 선으로써 표시하기 때문에 향후 미래에 내재된 결과가 어떻게 될지 예상이 가능할 수 있다. 산점도 Scatter Plot 는 아래의 내용을 참고하자 ▶ 머신러닝 산.. 2021. 8. 15. 파이썬 리스트 반복문 사용 Python List For While Comprehension 파이썬에서 리스트의 개별 값들에 접근하기 위해 인덱스를 사용할 수도 있지만 반복문을 사용하여 전체적인 값들을 접근하여 조작할 수 있다. 반복문이라 하면 보통 for문과 while문이 있다. 이 반복문을 사용하여 파이썬 리스트의 값들을 접근하고 출력을 해 본다. 반복문 프로그래밍에서 반복문은 공통되고 반복되는 작업을 위해 사용한다. 주로 for 키워드와 while 키워드를 사용하며 다른 프로그래밍 언어에서도 사용된다. 프로그래밍을 하다보면 가장 많이 사용되는 것 중 하나이다. 샘플 데이터 준비 반복문을 사용하기 위해 적당한 샘플 데이터를 만들어 본다. 적당히 가시적으로 확인할 수 있을 정도의 리스트 데이터를 만들면 된다. vList = ["JYP", "트와이스", "twice", "나연", "정연", "모.. 2021. 8. 15. 머신러닝 산점도 두 가지 이상 데이터의 상관관계를 점으로 표현 Machine Learning Scatter Plot 산점도는 좌표평면에 흝어진 값들을 점으로 표시한 것이다. 이 점으로 표현된 값들이 두 가지 이상의 데이터에 대한 상관관계를 알 수 있다. 산점도가 왜 필요할까? 몸무게와 키의 관계, 거리와 도착시간의 관계, 연봉과 세금의 관계 등 다양하다. 또한 두 데이터의 상관관계에 따른 평균값을 구할 수 있다. 산점도 Scatter Plot 머신러닝에 산점도가 무슨 상관일까 싶겠지만, 산점도 또한 확률과 통계의 부분이다. 머신러닝에 유리하고 좀 더 정확한 값을 찾으려면 많은 데이터가 필요하다. 그렇기에 빅데이터에도 관계가 있다. 평균치에 가까운 값으로 갈수록 정확도가 높아질 수 있다. 이런 여러가지 많은 데이터의 상관관계를 찾고 평균을 구하여 어떤 결과를 도출하기 위해 필요한 것이 산점도 Scatter Plot 이다.. 2021. 8. 14. 파이썬 리스트 값 삭제하기 remove pop clear del 파이썬 리스트에서 값을 삭제할 수 있다. 필요없다고 생각되는 값은 삭제할 수 있고 리스트 자체를 초기화하거나 변수까지 완전삭제할 수 있다. 삭제를 위한 함수는 4가지 정도가 있다. 필요에 따라 사용하면 된다. clear() 함수와 del()함수의 차이를 안다면 메모리관리에도 도움이 될 것이란 생각이 든다. 리스트 값 제거함수 리스트의 값을 조작하는데 삭제 또한 중요하다. 필요가 없는 값이 있다면 삭제하는 것이 좋다. 리스트를 추가, 수정, 삭제를 한다는 것은 배열과 같은 컬렉션의 값을 조작하고 데이터를 정제하는데 도움이 된다. 함수 종류부터 살펴보자. List.remove( 삭제할 문자열 ) 삭제할 문자열을 삭제한다. 동일한 문자열이 있을 경우 첫번째에 위치한 문자열 하나만 삭제한다. List.pop( .. 2021. 8. 14. 이전 1 ··· 158 159 160 161 162 163 164 ··· 190 다음 반응형
