파이썬 쿡북2 2. 데이터 적재 2. 데이터 적재 - 머신러닝의 첫 번째 단계는 시스템으로 원본 데이터를 불러오는 것 - 원본 데이터는 로그 파일(log file) 또는 데이터셋, 데이터 베이스(database), 이외 여러 소스에서 데이터 추출. - 이 장에서 CSV 파일, SQL 데이터베이스 등 다양한 소스에서 데이터 적재 방법 소개 - 실험에 필요한 특성을 가진 모의 데이터 생성 방법 - 외부 데이터를 적재할 때 사용하는 판다스(pandas) 라이브러리, 모의 데이터를 생성하는데 파이썬 오픈 소스 머신러닝 라이브러리 사이킷런(scikit-learn) 사용 샘플 데이터셋 적재하기 - 사이킷런에 포함된 데이터 셋 사용 # 사이킷런에서 데이터셋 불러옴 from sklearn import datasets # 데이터셋에서 데이터 불러와서 .. 2020. 7. 17. 1. 벡터, 행렬, 배열 1. 벡터, 행렬, 배열 이 카테고리의 내용은 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북의 각 챕터별 요약으로 코드는 생략될 수 있습니다. 코드가 필요하신 분들은 아래 GitHub를 통해 확인하세요. rickiepark/machine-learning-with-python-cookbook 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북. Contribute to rickiepark/machine-learning-with-python-cookbook development by creating an account on GitHub. github.com - 넘파이는 파이썬 머신러닝 스택의 기초 - 머신러닝에 자주 사용되는 벡터, 행렬, 텐서같은 데이터 구조에서 효율적인 연산 제공 - 넘파이 연산을 다룸 벡터 만들기 - 넘파이 핵심 데이터 구.. 2020. 6. 23. 이전 1 다음
