Python

강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 Overview 필터링은 특정 조건식을 만족하는 행을 따로 추출하는 개념이다. 특정 행의 값에 조건식 True/False을 판별하여 값을 추출하는 방법이다. 이 때, 비교 연산자 또는 조건식 (>, <, ==, ...)을 적용하면 행을 추출할 수 있다. 우선 데이터부터 확인한다.

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I. 지도 학습 VS 비지도 학습 머신러닝은 크게 두 가지 유형으로 분류한다. 우선 아래 표를 보자. 구분 지도학습(Supervised Learning) 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘(분석모형) 회귀분석분류모형 군집분석 특징 정답을 알고 있는 상태에서 학습모형 평가 방법이 다양한 편 정답이 없는 상태에서 서로 비슷한 데이터를 찾아서 그룹화모형 평가 방법이 제한적 지도학습(Supervised Learning)은 종속변수(Dependent Variable) 선정이 매우 중요하며. 종속변수 선정과 함께 데이터 분석도 같이 병행이 된다. 그러나 비지도학습(Unsupervised Learning)은 데이터가 많은데, 어떻게 분류하면 좋을지 모를 때 서로 비슷한 특징끼리 결합 및 그룹화 하는 것을 말한다.

I 지도 학습 VS 비지도 학습 머신러닝은 크게 두 가지 유형으로 분류한다. 우선 아래 표를 보자. 구분 지도학습(Supervised Learning) 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘(분석모형) 회귀분석분류모형 군집분석 특징 정답을 알고 있는 상태에서 학습모형 평가 방법이 다양한 편 정답이 없는 상태에서 서로 비슷한 데이터를 찾아서 그룹화모형 평가 방법이 제한적 지도학습(Supervised Learning)은 종속변수(Dependent Variable) 선정이 매우 중요하며. 종속변수 선정과 함께 데이터 분석도 같이 병행이 된다. 그러나 비지도학습(Unsupervised Learning)은 데이터가 많은데, 어떻게 분류하면 좋을지 모를 때 서로 비슷한 특징끼리 결합 및 그룹화 하는 것을 말한다.

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