@Machine Learning
기존에 있던 데이터를 알고리즘을 사용해 모델 만들어내고 새로운 데이터에 그 모델 적용시켜 예측하는 방법
참고)
channel9-Machine-Learning-Algorithms
Episode 48 - Machine Learning Algorithms
This episode of TechTalk is broadcast all the way from the Channel 9 Studio in Redmond with Olivia Klose and our special guest Seth Juarez - known to some of you for his sessions on machine learning a
channel9.msdn.com
@Key concepts
Model - 예측을 위한 수학 공식, 함수
1차 방정식, 확률분포, condition rule
Algorithms - 어떠한 문제를 풀기 위한 과정
Model을 생성하기 위한 (훈련) 과정
@모델을 학습할 때 영향 주는 것들
간단한 예제)
@Feature
-머신러닝에서 데이터의 특징을 나타내는 변수
-feature = 독립변수 = input 변수 (동일의미)
-일반적으로 Table 상에 Data 표현할 때, Column을 의미
-하나의 data instance(실제 데이터)는 feature vector로 표현
*보통 논문에서 Scalar는 이탤릭체, vector는 소문자 볼드, matrix는 대문자 볼드
@Pandas
엑셀처럼 데이터 사용
pandas (software) - Wikipedia
Python library for data analysis Not to be confused with PANDAS, the Australian archival management system used for the Pandora Archive. In computer programming, pandas is a software library written for the Python programming language for data manipulation
en.wikipedia.org
참고)
www.boostcourse.org/ai222/lecture/23817/
머신러닝을 위한 파이썬
부스트코스 무료 강의
www.boostcourse.org
'CS > AI | CV' 카테고리의 다른 글
| Histogram | Normalization | Equalization (0) | 2021.05.01 |
|---|---|
| Remove background image from image using PIL in Python (0) | 2021.04.01 |
| 신경망 네트워크 출력의 계산 | Computing Neural Network Output (0) | 2021.01.07 |
| 신경망 네트워크 구성 | Neural Network Representations (0) | 2021.01.06 |
| 파이썬 넘파이 벡터 | A Note on Python/Numpy Vectors (0) | 2021.01.06 |
