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'..

해당 내용은 CHAPTER 3 - 문제 정의와 데이터 수집 및 준비의 내용을 요약 정리한 것 입니다.헬로 데이터 과학 / 김진영CHAPTER 3 - 문제 정의와 데이터 수집 및 준비이 장에서는 데이터 분석 전까지의 과정을 다룬다.데이터 문제 정의하기만약 나에게 문제 해결을 위해 한 시간이 주어진다면, 나는 55분 동안 문제에 대해 생각하고 5분 동안 해결책에 대해 생각하겠다." _알버트 아인슈타인데이터 문제 해결 단계문제 정의 -> 해결책을 유도하는 과정주어진 문제를 명확히 정의한다.문제 해결에 필요한 데이터를 구한다.데이터를 분석에 적합한 형태로 가공한다.가공된 데이터를 분석하여 해결책을 유도한다.해결책을 여러 가지 방식으로 구현한다.관계자에게 결과를 적절한 형태로 소통한다.데이터 분석 단계주어진 데이..

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..