기상 정보(구름양, 풍속)을 활용해 해당 공항의 연착 여부를 예측하기 ( No, Yes ) 분류 : 주어진 입력값이 어떤 클래스에 속할지에 대한 결과값을 도출하는 알고리즘 일반적인 회귀 알고리즘은 분류 문제에 사용할 수 없다. -> 해당 클래스에 속할 확룔인 0 또는 1 사이의 값만 내보낼 수 있도록 선형 회귀 알고리즘을 수정한다. 로지스틱 회귀(Logistic Regression) : 분류 문제에 적용하기 위해 출력값의 범위를 수정한 회귀 주로 이진 분류 문제를 해결하기 위한 모델, 최소값0 최대값1로 결과값을 수렴시키기 위해 Sigmoid(logistic) 함수를 사용함 Sigmoid 함수 결정 경계 : 데이터를 분류하는 기준값, 일반적으로 출력값 0.5를 기준으로 실습 1 로지스틱 회귀 import..

01 회귀 개념 머신러닝 분야 구조 회귀 분석이란 Loss function을 최소로 만드는 Gradient Descent(최적의 B0, B1를 찾는 알고리즘)를 통해 데이터를 가장 잘 선명하는 선을 찾아 입력값에 따른 미래 결과값을 예측하는 알고리즘 각 데이터의 실제 값과 모델이 예측하는 값의 차이를 최소한으로 해야 한다. |pred - 실제값|의 (제곱) 오차를 최소로 -> Loss function을 최소로 만드는 B0, B1을 구하자 -> Gradient Descent(최적의 B0, B1를 찾는 알고리즘) 실습 1 선형 회귀분석 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from elice_utils import EliceUtils elice_utils..

탐색적 데이터 분석(EDA Exploratory Data Analysis) 연습 : 데이터의 특징을 찾고 패턴을 분석 -> 데이터 이해 : 데이터 분석 단계에 해당하며, 데이터 분포 확인, 변수간 관계 파악을 통해 전체 데이터의 특징을 발견하고 이해할 수 있다. 데이터 분석 : 의미있는 값을 얻어내는 과정 문제 정의 -> 가설 설정 -> 데이터 준비(데이터 수집,선정,정제) -> 데이터 분석 -> 결과 정리 주제 : 포켓몬 데이터 뭉치에서 전설의 포켓몬을 골라낼 수 있을까? (전설의 포켓몬의 특징을 분석해야 한다) 포켓 몬스터: 몬스터볼에 넣어서 주머니에 휴대하고 다닐 수 있는 몬스터 각 몬스터마다 공격력, 방어력 등의 속성을 가진다 속성에 따라 일반 포켓몬과 전설 포켓몬으로 분류된다. 전설 포켓몬: 보..

# 아래 코드는 문제 해결을 위해 기본적으로 제공되는 코드입니다. 수정하지 마세요! import numpy as np np.random.seed(0) # 지시사항 1번을 참고하여 코드를 작성하세요. A = np.random.randint(1,20,10) B = np.random.randint(1,20,10) def solve(): # 지시사항 2번을 참고하여 코드를 작성하세요. # result = set(a&b) a = set(A) b = set(B) result = set(a&b) # 아래 코드는 문제 해결을 위해 기본적으로 제공되는 코드입니다. 수정하지 마세요! return A, B, result # 값을 확인하기 위한 코드입니다. result = solve() print(f'{result[0]}\n..

# 먼저 회피스킬 쓴 유저 # 지시사항을 참고하여 코드를 작성하세요. def checkLog(log_1p, log_2p): count1=9999 count2=9999 for i in range(len(log_1p)): print(log_1p[i][0]) if log_1p[i][0]=='#': count1=i for i in range(len(log_2p)): print(log_2p[i][0]) if log_2p[i][0]=='#': count2=i print(count1, count2) if count1=20: return sorted_tuples[:20] return sorted_tuples # 값을 확인하기 위한 코드입니다. 값을 변경해가며 테스트해 보세요! print(filter_by_text('a..

12 04 1. Numpy 사용해보기 실습 1 배열 만들기 numpy, random.randint import numpy as np #0부터 5사이 랜덤한 값이 담긴 3x5 array를 만들어 봅시다! array = np.random.randint(0,5,(3,5)) print(array) 실습 2 ndim, shape, size, dtype import numpy as np print("1차원 array") array = np.arange(10) print(array) # Q1. array의 자료형을 출력해보세요. print(type(array)) # Q2. array의 차원을 출력해보세요. print(array.ndim) # Q3. array의 모양을 출력해보세요. print(array.shape) ..