Python 14

[기계학습] 선형 회귀 실습 (1인당 GDP와 삶의 만족도 예측) ( 1 )

이 실습은 Aurélien Géron의 『Hands-On Machine Learning(3rd Ed.)』 기반으로 진행되며, 2020년도 OECD 국가들의 1인당 GDP와 삶의 만족도 데이터를 활용하여 선형 회귀 모델을 훈련 문제 정의: 어떤 국가의 1인당 GDP가 주어졌을 때, 해당 국가의 삶의 만족도(Life Satisfaction) 를 예측하는 선형 회귀 모델을 구현 🔄 선형 회귀 모델 구현 단계선형 회귀 모델을 구현하는 과정은 다음의 5단계로 구성됨.단계설명① 문제 정의예측하고자 하는 대상(삶의 만족도)과 입력(1인당 GDP)을 설정② 데이터 수집실제 관측된 입력/타깃 데이터를 확보③ 데이터 적재 및 전처리수집한 원본 데이터를 모델 훈련에 적합하게 가공④ 모델 선택 및 훈련회귀 모델 선택 후 훈..

AI(ML & DL) 2025.04.11

[기계학습] Python Pandas 란?? ( 3 )

1. 기본 설정import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(12345)np.set_printoptions(precision=4, suppress=True)plt.rc('figure', figsize=(10, 6))# 행 표시 수 기본 60 → 20으로 변경PREVIOUS_MAX_ROWS = pd.options.display.max_rowspd.set_option("display.max_rows", 20)2. 리인덱싱 (Reindexing)1) 시리즈 리인덱싱 obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c'])print(obj)# d ..

AI(ML & DL) 2025.04.04

[기계학습] Python NumPy란?? ( 1 )

📦 NumPy란?NumPy는 Python에서 과학/수치 계산을 위한 가장 기본적인 라이브러리.고성능 다차원 배열 객체: ndarray선형대수, 푸리에 변환, 난수 생성 기능 포함빠른 벡터 연산 가능배열 생성 방법1. np.zeros(): 0으로 채워진 배열 생성import numpy as npnp.zeros(5)# → array([0., 0., 0., 0., 0.])np.zeros((3, 4))# → 3행 4열 배열 (shape: (3, 4))# x 축으로 4만큼, y 축으로 3만큼## array([[0., 0., 0., 0.],# [0., 0., 0., 0.],# [0., 0., 0., 0.]]) 2. np.ones(): 1로 채워진 배열np.ones((3, 4))# array(..

AI(ML & DL) 2025.03.21