Broccoli's House

※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 책을 기반으로 한다. 예제 : 붓꽃의 품종 분류 데이터 불러오기 및 확인from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset=load_iris() # scikit-learn 라이브러리에서 붓꽃의 품종 데이터를 불러와 변수에 저장한다. print("iris_dataset의 키 : {}".format(iris_dataset.keys())) # 붓꽃의 데이터 세트의 키워드를 출력한다. >> iris_dataset의 키 : dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names'])# 'DESCR'은 데이터 세트에 대한 간략한 설명, 'target_names'는 분류해..

※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 책을 기반으로 한다. 머신러닝 소개 머신러닝이란? - 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이자, 데이터에서 지식을 추출하는 일종의 소프트웨어 및 프로그램을 일컫기도 한다. - 머신러닝에는 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning)이 있다. 지도 학습 - 지도 학습(Supervised Learning) : 사용자가 데이터를 미리 분류하여, 입력과 그에 따른 출력을 가진 데이터 세트를 알고리즘에 제공하고, 알고리즘은 주어진 입력에서 원하는 출력을 만드는 '방법'을 찾는 방식이다. 입력 데이터로부터 기대한 출력이 나오도록..