JIHYUN JEONG

(개정판)파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝¶ In [0]: # 첫 번쨰 애플리케이션: 붓꽃의 품종 분류 # 분류 문제 # 클래스: 출력될 수 있는 값(붓꽃의 종류) # 레이블(Label): 출력 Y, 품종 In [0]: # 데이터 적재 from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset = load_iris() In [3]: # Bunch 클래스의 객체, iris_dataset # 키와 값으로 구성 print("iris_dataset의 키:\n", iris_dataset.keys()) iris_dataset의 키: dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR&#39..

더 늦기 전에 머신러닝, 딥러닝을 공부하기로 했다. '파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문' 이라는 책인데 목차가 괜찮아 보여서 우선 구입 을 했다. 차근 차근 정리해 나갈 예정이다.

머신러닝을 위한 데이터 처리에 기본인 크롤링, 스크레이핑에 대해서 알아보기로 한다. 데이터 스크레이핑으로 데이터를 수집하고 머신러닝을 수행하는 기법에 대해 간단히 알아보기 합니다. 1. 웹에서 데이터 다운로드 하기2. 데이터를 가공해서 저장하기3. 저장된 데이터를 활용해 머신러닝 수행하기 [정의] 1. 스크레이핑 - 웹 사이트에 있는 특정 정보를 추출하는 기술 - 대부분 HTTML 형식 - 웹에서 데이터 추출 하는 것 뿐만 아니라 구조도 분석 - 로그인해서 필요한 웹 페이지에 접근 하는 기술 필요 2. 크롤링 - 프로그램이 웹 사이트를 정기적으로 돌며 정보를 추출하는 기술 - 크롤링하는 프로그램을 크롤러 or 스파이더 라고 함 [머신러닝에 활용되는 대표적인 형식] 1. 쉼표로 구분하는 CSV 형식의 데이..