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오렌지3 머신러닝 툴 다운로드와 실행 하는 방법 오렌지3을 사용하여 머신러닝을 하기 위해선 오렌지3 홈페이지에서 제공하는 배포패키지를 설치해야 한다. 다른 머신러닝에 비해 웹으로 할 수 없다는 것이 조금 흠이긴 하지만 코딩없이 머신러닝을 할 수 있다는 것에서는 장점이 크다. 검색포털에서 이미지 검색을 했을 때도 오렌지3를 이용한 다양한 결과물들을 볼 수 있다. 오렌지3 배포패키지 찾기 먼저 홈페이지에 접속해야 한다. 오렌지3 홈페이지 주소는 아래와 같다. 홈페이지 https://orangedatamining.com/ 상단에 있는 다운로드 메뉴를 클릭하면 배포패티지를 설치할 수 있는 화면으로 이동한다. 설치하기 화면으로 이동했다면 Download Orange 버튼을 클릭하여 배포패키지를 다운받도록 한다. 오렌지3은 OS별로 3가지 종류가 있으니 자신에게.. 2021. 8. 10.
파이썬 리스트 다양한 데이터타입의 반복된 배열 컬렉션 python list 파이썬은 배열을 제공한다. 배열은 다양한 데이터타입을 배열로써 가진 컬렉션이기도 하다. 파이썬 리스트와 비슷한 기능을 가진 것이 튜플 Tuple, 셋 Set, 딕션어리 Dictionary 가 있다. 이런 컬렉션들은 하나의 변수에 다양한 데이터타입을 가진 값들을 가지고 있기 때문에 데이터 관리에 용이하다. 파이썬 리스트 파이썬 리스트는 다양한 데이터타입을 가진 여러가지 값들을 가지고 있다. 이 값들은 하나의 변수에 저장된다. 하나의 변수에 여러 값들이 저장되는 것이 아닌 최초 메모리 주소가 저장되는 것이 맞다고 할 수 있다. c언어의 배열을 생각해 보면 된다. 리스트와 같은 컬렉션들은 값이 어떻게 들어있던지 관심사는 리스트의 길이와 반복문일 것이다. 리스트 설정과 출력 파이썬에서 리스트는 배열과 같은 형식.. 2021. 8. 10.
머신러닝 데이터셋 만들기 시각화 히스토그램 그리기 머신러닝을 위한 전제조건은 데이터이다. 많으면 많을 수록 좋다. 파이썬으로 데이셋을 만들어 데이터 분포도를 확인할 수 있다. 랜덤을 이용하여 많은 수를 만들고 그것을 이용해 숫자 분포도를 파악해 보려고 한다. 물론, 이것은 가상의 데이터를 만들어 활용하는 것이며, 머신러닝을 위한 데이터는 상황이나 분야마다 더 많아질 수도 있다. 데이터셋 만들기 먼저 데이터셋을 만들어 본다. 파이썬의 NumPy 라이러리와 random() 함수를 사용한다. 아래는 10에서 20사이의 랜던한 배열 200개를 만든 것이다. import numpy print('--------------------------------------------------') vDataSet = numpy.random.uniform(10.0, 20.0.. 2021. 8. 9.
머신러닝 오렌지3 공부하는 방법 orange3 머신러닝을 공부함에 있어 오렌지3는 코딩이 필요하지 않다고 한다. 그렇다고 오렌지3가 절대 쉬운것은 아니다. 툴을 익히고 기본적인 개념들은 숙지해야 한다. 이런 오렌지3를 공부하는 방법으로 4가지가 있고, 홈페이지에는 공부와 스터디를 위한 자세한 내용을 볼 수 있다. 오렌지3 홈페이지 머신러닝을 공부하기 위한 오렌지3 홈페이지에 방문해 보도록 하자. 오렌지3 홈페이지 https://orangedatamining.com/ 머신러닝을 공부하기 위한 오렌지3 홈페이지에 방문해 보도록 하자. 한글화가 아직 되어 있지 않아 기본용어들이 어려운 감이 있지만, 웹브라우저에서 제공하는 번역기능을 이용하면 어렵지 않게 볼 수 있다. 어릴 땐 웨일브라우저가 편할 때가 있다. 상단메뉴의 Doc 메뉴로 이동하면 오렌지3 관련.. 2021. 8. 9.
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