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1 내용이 얼마 없길래.. 같이... 지도학습(Supervised Learning)이란?정답이 있는 데이터 set을 학습하는 것입력데이터 X가 들어왔을때 이를 잘 표현하는 Y를 뽑아내는 h를 만드는 것 (h: X -> Y) 회귀(Regression)x값으로 부터 y값을 얻어내는 것  x 가 input featurey 가 output / target variable(x,y)가 training exampletraining example 의 리스트가 training setX 가 x(input values)의 공간Y 가 y(output values)의 공간h : X -> Y에서 함수 h가 가설(hypothesis)      y(target variable)가 연속적이라면 regression problem (회귀..

에타에서 소융과에서 누가 인공지능 소학회 없나 쉬워하길래 얘기하다가 같이 머신러닝 공부를 하기루 했다 후후난 걸어다니는 감자 정보보안과지만 일단 인공지능은 하고 싶고 혼자하니까 중간에 탈주하길래;전 휴학하고 개발 연동을 두개나 하지만 열심히 살면 되겟죠아빠가 휴학햇다고 용돈 끊어버려서(ㅠㅠ) 그동안 성적장학금 탄걸로 먹고 살아야하지만..뭐 엄마가 카드도 주긴 했고 아빠가 병원에서 접수알바(ㄹㅇ 꿀)하면 돈 준다했어서 +제가 에타 안해서 중간에 쪽지로 너라고 보내서 정말미안합니다ㅜㅜㅜ 슌이라는 명칭을 까먹고 있었음....... 나보다 나이 많으시면 어카지 ㄷㄷ  우리 소학회도 하나 겹치던데 나 울것같아 못보셨겟지 plz 그리고 수학 몰르는데 클낫다!!!!!!!!!!!!!!!

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https://github.com/codenameVien/ML_Hongong/blob/main/perch2.ipynb ML_Hongong/perch2.ipynb at main · codenameVien/ML_Hongong Contribute to codenameVien/ML_Hongong development by creating an account on GitHub. github.com 선형회귀 : 특성과 타깃 사이의 관계를 가장 잘 나타내는 선형 방정식을 찾음 - 특성이 하나라면 직선 방정식이 됨 ➡️ 선형회귀가 찾은 특성과 타깃 사이의 관계는 선형방정식의 계수 or 가중치에 저장됨 (가중치는 종종 기울기와 절편을 모두 의미) 모델 파라미터 : coef_와 intercept_ 등 선형회귀가 찾은 가중..

https://github.com/codenameVien/ML_Hongong/blob/main/perch.ipynb ML_Hongong/perch.ipynb at main · codenameVien/ML_Hongong Contribute to codenameVien/ML_Hongong development by creating an account on GitHub. github.com 지도 학습 알고리즘 - 분류 와 회귀 로 나뉨 회귀 : 클래스(종류) 중 하나로 분류하는 것이 아닌, 임의의 수치를 예측하는 문제 (두 변수 사이의 상관관계를 분석하는 방법) k- 최근접이웃 회귀에서는 새로운 샘플에 대한 예측을 이웃 샘플의 타깃값(정답) 의 평균 으로 내놓는다 reshape() : 배열의 크기를 바꾸는 메..

https://github.com/codenameVien/ML_Hongong/blob/main/BreamAndSmelt3.ipynb ML_Hongong/BreamAndSmelt3.ipynb at main · codenameVien/ML_Hongong Contribute to codenameVien/ML_Hongong development by creating an account on GitHub. github.com 머신러닝 알고리즘은 특성의 스케일이 다르면 잘 작동하지 않는다 데이터 전처리 : 훈련 데이터 주입시키기 전에 가공하는 단계 표준 점수 : 훈련 세트의 스케일을 바꾸는 방법 중 하나, (원본 데이터 - 평균)/표준 편차 , 모든 세트 다 바꿔야 함 브로드캐스팅 column_stack() : 전..