Python

딕셔너리 타입은 immutable한 key와 mutable한 value로 맵핑되어 있는 순서가 없는 집합key 값으로 immutable한 값 (e.g. int, tuple, float, bool) 사용이 가능하지만 mutable한 값 (e.g. set, list, di

데이터 처리와 분석을 위한 라이브러리행과 열로 이루어진 데이터 객체를 만들어 다룰 수 있음Array계산에 특화된 NumPy를 기반으로 설계Pandas의 자료 구조로는 1차원 Series, 2차원 DataFrame, 3차원 Panelimport pandas as pd 를

query문으로도 가능 apply() 를 통해서 함수로 데이터를 다루기replace()

회귀 (Regression)

모델이 주어진 훈련 데이터에 과도하게 맞춰져 새로운 데이터가 입력 되었을 때 잘 예측하지 못하는 현상모델이 과도하게 복잡해서 일ㄱ반성이 떨어진 경우 의미→정규화 적용회귀 학습에 사용되는 Loss Function(비용함수)에 L2 정규화 항을 추가중요하지 않은 βi를 0