코사장

1. 판다스(Pandas) 소개 판다스(Pandas)는 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리로, 데이터 조작, 분석 및 시각화를 지원합니다. 판다스는 테이블 형태의 데이터를 처리하기 위해 만들어진 것으로, 간편하게 데이터를 읽고, 수정하고, 분석할 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 판다스의 기본 개념, 자료형, 예제 및 분석 방법에 대해 소개합니다. 2. 판다스의 주요 자료형 판다스에서는 주로 두 가지 자료형을 사용합니다: 시리즈(Series)와 데이터프레임(DataFrame). 2.1. 시리즈(Series) 시리즈(Series)는 1차원 배열과 같은 자료형으로, 같은 데이터 타입의 값을 가집니다. 시리즈는 인덱스와 값이 함께 저장되며, 인덱스를 이용해 원하는 값에 빠르게 접근할 수 있습니다. impo..

인공지능에서 분류(Classification)와 회귀(Regression)는 기계 학습(Machine Learning)의 주요한 작업 중 하나입니다. 이 글에서는 분류와 회귀의 기본 개념, 종류, 예제 및 분석 방법에 대해 알아보겠습니다. 1.분류와 회귀의 기본 개념 분류는 입력 데이터를 미리 정의된 여러 범주 중 하나로 할당하는 문제입니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 판단하는 경우, 스팸 또는 햄(정상 이메일) 두 가지 범주 중 하나에 이메일을 할당하는 것입니다. 회귀는 입력 데이터를 기반으로 연속된 수치 값을 예측하는 문제입니다. 예를 들어, 집의 크기, 위치, 주변 시설 등의 정보를 기반으로 집의 가격을 예측하는 경우입니다. 2.분류와 회귀의 유형 분류와 회귀에는 다양한 유형이 있습니다..

1. 기계학습의 기본 개념 기계학습은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 문제를 해결하는 능력을 갖추게 하는 기술입니다. 기계학습 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 찾고, 이를 통해 예측, 분류, 군집화 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 2. 기계학습의 원리 기계학습의 원리는 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있습니다. 지도학습(Supervised Learning): 지도학습은 입력값과 정답(레이블)이 있는 데이터를 사용하여 학습하는 방식입니다. 학습된 모델은 새로운 데이터에 대해 예측이나 분류를 수행합니다. 회귀(Regression)와 분류(Classification)가 대표적인 지도학습 문제입니다. 비지도학습(Unsupervised Learning)..