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Python/MachineLearning

Machine Learning(ML)

1. machine learning (ML)

1. anaconda를 path 우선순위 높힌다.

 

2. jupyter lab 띄운다.

 

 

 

 

https://www.kaggle.com/datasets

 

Find Open Datasets and Machine Learning Projects | Kaggle

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www.kaggle.com

 

학습데이터(train.csv) vs 테스트데이터 차이(test.csv)

train.csv : 모의고사 같은 것(학습을 해)

test.csv : 실전 시험(답이 없음)

-> 답을 알려주고 그 답으로 인해 다음에 학습

 

https://scikit-learn.org/stable/

 

scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.23.2 documentation

Model selection Comparing, validating and choosing parameters and models. Applications: Improved accuracy via parameter tuning Algorithms: grid search, cross validation, metrics, and more...

scikit-learn.org

 

 

https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html

 

The Iris Dataset — scikit-learn 0.23.2 documentation

Note Click here to download the full example code or to run this example in your browser via Binder The Iris Dataset This data sets consists of 3 different types of irises’ (Setosa, Versicolour, and Virginica) petal and sepal length, stored in a 150x4 nu

scikit-learn.org

Knn알고리즘

- 가장 근거리의 이웃의 갯수를 파라미터로 세팅

- k지수를 홀수로 주는게 좋음

 

 

 

k-최근접 이웃 알고리즘 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

위키백과, 우리 모두의 백과사전. 둘러보기로 가기 검색하러 가기 패턴 인식에서, k-최근접 이웃 알고리즘(또는 줄여서 k-NN)은 분류나 회귀에 사용되는 비모수 방식이다.[1] 두 경우 모두 입력이 �

ko.wikipedia.org

 

 

 

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