ML Tools
사이킷런 라이브러리가 하는 일?
- Simple and efficient tools for predictive data analysis
- Accessible to everybody, and reusable in various contexts
- Built on NumPy, SciPy, and matplotlib
- Open source, commercially usable - BSD license
사이킷런으로 할 수 있는 6가지 일?
- 분류, 회귀, 군집화, 차원축소, 모델선정, 전처리
분류 가 무엇일까요?
- 범주형 데이터를 범주별로 분류하는 것
회귀는 무엇일까요?
- 하나의 가설에 미치는 다양한 수치형 변수들과의 인과성 분석
- 수치형 데이터를 선형, 비선형 예측
군집화는 무엇일까요?
- 관련있는 데이터끼리 모아주는 것
분류와 군집화의 차이점은 무엇일까요?
- 지도학습-비지도학습
차원 축소는 어디에 쓰일까요?
- 고차원 데이터를 차원을 축소해서 한눈에 볼수있게 해줍니다
차원 축소를 통해 어떻게 효율을 높일까요?
- 차원을 줄이면 분석할 특성이 줄어들어서?
모델 선택은 어디에 사용할까요?
- 학습이 잘 된 최적의 모델을 고를 때
전처리는 어떤 기능을 할까요?
- 정규화
pandas 에서 normalize 어디에서 사용했었을까요?
- value_counts(normalize=True)
- 크로스탭
pandas에서 normalize 옵션을 사용했을 때 결과가 어떻게 나오나요?
- 0~1 사이로 데이터 값을 정리
ELI5가 원래 어떤 의미인지 아는 분?
- Explain Like I'm 5
머신러닝과 딥러닝의 차이점?
-> 머신러닝이 딥러닝을 포괄하는 개념인데, 딥러닝은 신경망학습에 초점을 둔 머신러닝 기법이다.
정답이 있으면 label
배운걸 다 흡수하는 제로민