머신러닝 검색 결과
7 개의 검색 결과가 있습니다.
통계/R

R에서 K-평균 군집화를 활용한 데이터 분석 방법

K-평균 군집화는 데이터셋을 K개의 클러스터로 나누는 인기 있는 분류 방법 중 하나입니다. 이 방법은 각 클러스터의 중심을 기준으로 데이터 포인트를 그룹화하며, R 프로그래밍 언어를 사용하면 쉽게 구현할 수 있습니다. K-평균 군집화 (K-Means Clustering) 이란 R에서 K-평균 군집화 (K-Means Clustering)하는 법 분석결과 해석하는 법 1. K-평균 군집화 (K-Means Clustering) 이란 K-평균 군집화는 비지도 학습 방법 중 하나로, 데이터를 K개의 클러스터로 분류하는 알고리즘입니다. 이 방법은 각 클러스터의 중심점을 계산하고, 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점에 할당하는 방식으로 작동합니다. 클러스터링의 목적은 동일 클러스터 내의 데이터 포인트 간의 거리는 최..

2023. 10. 12. 01:21
통계/R

R에서 데이터 정렬하는 방법

R은 통계 계산과 그래픽을 위한 프로그래밍 언어이며, 데이터 분석에 널리 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 R에서 데이터 정렬 방법에 대해 알아보겠습니다. 목차 sort() 함수를 사용한 정렬 order() 함수를 사용한 정렬 1. sort() 함수를 사용한 정렬 R에서 가장 간단하게 데이터를 정렬할 수 있는 방법은 'sort()' 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수는 기본적으로 오름차순으로 정렬하지만, 'decreasing' 인자를 TRUE로 설정하여 내림차순으로 정렬할 수도 있습니다. v

2023. 8. 1. 20:14
기타

알아보자! 머신러닝 분류성능평가지표

머신러닝은 데이터를 이용하여 모델을 학습시키는 인공지능의 한 분야입니다. 이번 글에서는 머신러닝 중 분류 문제에 대한 성능 평가 지표를 자세히 알아보겠습니다. 분류 문제는 지도 학습 알고리즘 중 하나로, 주어진 입력 데이터를 미리 정의된 클래스로 분류하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 학습된 모델의 성능을 평가하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 목차 서론 정확도 (Accuracy) 혼동 행렬 (Confusion Matrix) 정밀도와 재현율 (Precision and Recall) F1 스코어 (F1 Score) ROC 곡선과 AUC (ROC Curve and AUC) PR 곡선 (Precision-Recall Curve) 결론 서론 머신러닝은 데이터를 이용하여 모델을 학습시키는 인공지능의 한 분야입니다..

2023. 5. 9. 19:23
프로그래밍/파이썬

아나콘다 설치법

안녕하세요 오늘은 빅데이터, 머신러닝, 데이터사이언스 분야를 공부할때 필수적으로 설치해야되는 아나콘다 설치방법에 대해서 알아보도록하겠습니다. 아나콘다 설치를 위해서 아나콘다 홈페이지에 접속합니다. https://www.anaconda.com/ Anaconda | The World’s Most Popular Data Science Platform Anaconda is the birthplace of Python data science. We are a movement of data scientists, data-driven enterprises, and open source communities. www.anaconda.com 홈페이지에 접속하자마자 다운로드버튼을 클릭하여 파일을 다운받습니다. 다운받은 파..

2023. 5. 9. 14:39
프로그래밍/파이썬

주피터 노트북 주요 단축키 정리

이번에는 Jupyter Notebook에서 사용할 수 있는 단축키에 대해 자세히 알아보고, 이를 효과적으로 활용하는 방법을 공유하고자 합니다. Jupyter Notebook에서 단축키를 이용하면 작업을 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 목차 1. 모드의 이해 2. 주요 단축키 2.1 일반 모드 단축키 2.2 편집 모드 단축키 3. 사용자 정의 단축키 4. 정리 1. Notebook 모드의 이해 Jupyter Notebook은 두 가지 모드로 나뉩니다. 각 모드에 따라 사용 가능한 단축키가 다르기 때문에 먼저 이해해야 합니다. 일반 모드(Command mode): 셀을 선택하고 이동하거나, 셀을 추가, 삭제 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 셀의 왼쪽에 파란색 테두리가 표시되면 일반 모드입니다. 편집 모드(..

2023. 4. 25. 20:25
기타

머신러닝 관련 64가지 지식모음

1. 강화학습: 강화학습(reinforcement learning)은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트(agent)가 환경과 상호작용하며 보상(reward)을 최대화하는 방향으로 학습합니다. 2. 계층적 군집화: 계층적 군집화(hierarchical clustering)는 데이터를 계층적 구조의 클러스터로 나누는 머신러닝 기법입니다. 이를 통해 유사한 데이터를 직관적으로 구분할 수 있습니다. 3. 교차 검증: 교차 검증(cross-validation)은 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 기법입니다. 이를 통해 모델의 일반화 성능을 측정하고, 과적합 여부를 판단할 수 있습니다. 4. 구조화된 데이터: 구조화된 데이터(structured data)는 표 형식의 데이터를 의미합니다. 머신러닝에서는 이..

2023. 4. 13. 14:18