조수현님의 블로그

내 필기인데 알아보겠어?네, 필기 내용을 잘 이해할 수 있습니다! 정리된 내용은 파이썬 함수와 관련된 중요한 개념들을 다루고 있네요. 이를 바탕으로 각 내용을 조금 더 체계적으로 설명해 보겠습니다.함수와 관련된 개념 정리1. 함수의 기본 개념함수는 반복적인 작업을 수행하기 위해 정의됩니다.코드를 모듈화하여 유지보수와 재사용성을 높이는 데 사용됩니다.함수는 다음과 같은 특징을 가집니다:정의(Definition): def 키워드를 사용하여 정의매개변수(Parameter): 함수가 입력받는 값반환값(Return Value): 함수가 처리 후 돌려주는 값호출(Invocation): 함수를 실행하는 행위2. 매개변수와 인자매개변수(Parameter): 함수 정의 시 입력값을 받는 변수def greet(name):..

오늘의 계획은 지도학습 : 회귀모델 코드를 이해하는 거였따!import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score# 데이터 생성X = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5],[6,6]])y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])# 데이터 분할 (훈련 데이터와 테스트 데이터)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test..

오늘 한 것  1. 데이터 로드train = pd.read_csv('./titanic/train.csv')test = pd.read_csv('./titanic/test.csv')동작: train.csv와 test.csv 파일을 Pandas의 DataFrame으로 불러옵니다.train: 모델을 학습하기 위한 데이터셋. 여기에는 승객의 생존 여부(Survived 열)가 포함되어 있습니다.test: 테스트용 데이터셋. 여기에는 생존 여부(Survived 열)가 없고, 모델이 예측한 값을 채워 제출해야 합니다. 2. 결측값 처리코드:train['Age'].fillna(train['Age'].median(), inplace=True)train['Embarked'].fillna(train['Embarked'].mo..

오늘 공부한 것요약: 머신러닝의 핵심 지식과 개요1. 머신러닝의 정의머신러닝은 컴퓨터가 데이터에서 학습하고, 사람이 정해주지 않은 규칙과 패턴을 스스로 찾아내는 능력입니다.전통적인 프로그래밍과 달리, 조건을 미리 지정하지 않고 데이터를 기반으로 작업을 수행합니다.머신러닝의 목표는 데이터를 활용해 예측, 분류, 최적화와 같은 문제를 자동으로 해결하는 것입니다.2. 머신러닝의 특징학습 기반 접근법:일반 프로그램은 미리 정의된 수학적 공식으로 결과를 생성.머신러닝은 데이터를 기반으로 규칙을 학습하고, 이를 통해 예측과 분류 작업 수행.데이터 중심적:충분한 양과 품질의 데이터가 머신러닝 성능에 중요한 역할을 합니다.자동화된 의사결정:머신러닝 모델은 데이터 분석을 자동화하고 빠르게 의사결정을 내릴 수 있습니다.3..