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[무료] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 - 인프런 | 강의 한빛미디어 혼공시리즈로 1:1 과외하듯이 배우는 초절정 머신러닝, 딥러닝 자습서, 수백 개의 손그림으로 이해하고 구글 코랩(Colab)을 통해 브라우저만 있으면 바로 실습 가능, - 강의 소개 | 인프 www.inflearn.com 로지스틱 회귀 럭키백 속의 물고기가 도미일 확률을 예측해보고자 한다. 길이, 높이, 두께, 대각선 길이, 무게까지 총 5개의 특성을 이용할 것이다. 위의 그림처럼 x의 이웃 샘플 10개 중에서 해당 객체가 몇 개 존재하는가에 따라 확률을 따질 수 있다. 가장 먼저 판다스 라이브러리로 csv 파일을 읽어오자. 판다스의 head 메소드는 읽어온 csv 파일을 테이블로 출력한다. 6개의 열 중에서 Species가 타깃 데이..

[무료] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 - 인프런 | 강의 한빛미디어 혼공시리즈로 1:1 과외하듯이 배우는 초절정 머신러닝, 딥러닝 자습서, 수백 개의 손그림으로 이해하고 구글 코랩(Colab)을 통해 브라우저만 있으면 바로 실습 가능, - 강의 소개 | 인프 www.inflearn.com K-최근접 이웃 회귀 이전 강의에서는 이진 분류를 다뤄보았다. 이진 분류의 target은 항상 0 또는 1의 값을 가진다. 이번 시간에 다룰 회귀(regression)란 둘 중 하나를 예측하는 것이 아니라 임의의 숫자를 예측하는 방법론이다. => 회귀의 target: 임의의 숫자 왼쪽의 그림은 이전에 다뤘던 k-최근접 이웃 분류이다. 근접한 클래스의 과반수에 따라 타겟의 클래스를 예측한다. 이번 시간에 다루는 k-최근..

[무료] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 - 인프런 | 강의 한빛미디어 혼공시리즈로 1:1 과외하듯이 배우는 초절정 머신러닝, 딥러닝 자습서, 수백 개의 손그림으로 이해하고 구글 코랩(Colab)을 통해 브라우저만 있으면 바로 실습 가능, - 강의 소개 | 인프 www.inflearn.com 2강. 코랩과 주피터 노트북 파이썬과 파이토치 라이브러리를 설치하는 대신, Google에서 제공하는 Colaboratory 서비스를 이용한다. 노트북은 텍스트셋과 코드셋으로 이루어져 있으며, 각 셀의 위아래에 자유롭게 셋을 추가해 코드 또는 텍스트를 작성할 수 있다. 코드는 파이썬 언어를 사용하고 있고 여러 라이브러리를 import하는 것도 가능하다. 3강. 마켓과 머신러닝 3강에서는 물고기의 길이와 크기를 통해 도미..