aisw7984 님의 블로그

본격적으로 머신러닝에 들어가서 간단한 도미와 빙어를 분류하는  머신러닝 예제를 학습해 보자.우선적으로 필요한 정보는  도미와 빙어의 데이터,  학습시킬 특성(피쳐)과 정답(target) 이 필요하다,하나씩 알아가보자도미와 빙어의 데이터#도미 데이터bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0]bream..

머신러닝  0일 차  - Google Colab 사용법머신러닝의 기본 개념들어가기 앞서 우선 머신러닝의 기본 개념을 살펴보자.머신러닝은 알고리즘이 데이터를 분석하여 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 예측이나 결정을 내리는 과정이다. 기본적으로 머신러닝은 데이터와 모델, 학습 알고리즘의 세 가지 요소로 구성된다.데이터: 머신러닝의 성과는 주어진 데이터의 품질과 양에 크게 의존합니다. 데이터는 다양한 형태(정형 데이터, 비정형 데이터)로 존재할 수 있으며, 필요한 경우 전처리 과정을 통해 분석에 적합한 형태로 가공해야 합니다.모델: 데이터로부터 패턴을 학습하기 위해 사용하는 수학적 구조입니다. 모델의 종류에 따라 예측 결과나 성능이 달라지며, 일반적으로 선형 회귀, 결정 트리, 신경망, 서포트 벡터 머신 등이..