이번글부터는 Machine Learning (머신러닝)에 데하여 한번 알아보도록 하겠습니다.Machine Learning 소개Machine Learning (기계학습)은 무엇일까요? 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터에서 패턴을 학습하고 예측하거나 의사 결정을 내리는 알고리즘을 사용합니다.사람의 개입 없이도 스스로 성능을 개선할 수 있는 능력을 가진 시스템입니다.또한 주요 특징은 데이터를 통해 학습하면서 지속적으로 성능을 향상시키는 모델입니다.그러면 한번 예시를 들어서 머신러닝이 없다면 어떻게 될까요?머신러닝이 없다면? (스팸메일 예시)전통적 접근: 스팸으로 의심되는 단어에 대한 블랙리스트를 구축하고, 새로운 단어가 있을 때마다 추가합니다.이 과정에는 스팸으로 의심되는 단어를 정하기 위해 전문가가 ..

Logistic Regression (로지스틱 회귀) 로 와인 분류하기와인을 분류 하기 위해서 일단 데이터셋을 불러오겠습니다.import pandas as pdwine = pd.read_csv('https://bit.ly/wine_csv_data')wine.head()이렇게 데이터셋을 Pandas DataFrame으로 잘 불러 왔는지 head() Method로 한번 불러왔습니다.처음 3개의 열(alcohol, suger, pH)는 알코올 도수, 당도, pH(산도)를 나타냅니다.class는 타깃값이 0이면 레드와인, 1이면 화이트 와인 이라고 합니다.이건 레드 & 화이트 와인을 구분하는 Binary Classification(이진 분류)문제 인거 같습니다. 즉, 전체 와인의 데이터에서 화이트 와인을 골라내..

다중 회귀(Characteristic Engineering and Regulation)다중 회귀여러개의 특성을 사용한 선형 회귀(Linear Regression)를 다중 회귀(Multiple Regression)이라고 부릅니다.1개의 특성을 사용했을때, 선형 회귀 모델이 학습 하는것은 직선입니다. 2개의 특성을 사용하면 선형 회귀는 평면을 학습합니다.왼쪽 그림이 1개의 특성을 사용한 선형 회귀 모델이 학습 하는 모델, 오른쪽 그림이 2개의 특성을 사용한 선형 회귀 모델입니다.오른쪽 그림처럼 특성이 2개면 Target값과 함께 3차원 공간을 형성하고 선형 회귀 방정식은 평면이 됩니다.Target = a x 특성1 + b x 특성2 + 절편그러면 특성이 3개일 경우에는? 우리는 3차원 공간을 그리거나 상상할..