[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 32회차 미션

2020.09.10

[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 32회차 미션

31회차에서 처음으로 머신 러닝을 배웠다. 머신러닝은 맞춰야할 데이터가 주었을때 스스로 학습하여 패턴학습을 하여 결과를 추론하는 것이었고, 머신러닝이 성능을 잘 발취하도록 하기위해서는 양질의 데이터가 필요했고, 양질의 데이터가 준비되면, 데이터를 전처리해주고 적절한 알고리즘을 사용해야하는게 우리의 역할임을 배웠다. 머신러닝이 아주 생소한 개념인 줄 알았는데, 통계수업시간에 배웠던 회귀분석도 있었고, 스팸메일 처리, 뉴스 주제별로 분리 등 실생활에서 많이 접하는 것이었다.

 

📍 scikit-learn싸이킷런

강의 캡처

사이트를 타고 들어가면 Classification, Regression, Clustering, Dimensionality reduction, Model selection, Proprecessing 등 다양한 알고리즘들이 잘 정리된 예제들을 볼 수 있다.

강의 캡처

 

머신러닝에서, x는 학습을 해야될 데이터, y는 예측해야할 값이고,

#모델선언 → #학습 → #예측 이 순서로 코딩을 해야한다.

코딩을 적어보면 ( 블로그에 어떻게 입력하는지 몰라서... 손수작업해봤다..)

from sklearn.linear_model import LinearRegression 
model = LinearRegression() #모델선언 
model.fit(x, y) #학습 
prediction = model.predict(x2) #예측

강의 캡처

 

💡오늘 배운 내용 복습

1. 머신러닝에서 모델선언→ 학습→ 예측

2. 머신러닝 실습

Part1 03강 & 04강수강완료!✊

bit.ly/3imy2uN

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