머신러닝

본 포스팅에서는 두 점 사이의 거리를 구하는 방법 3가지 소개한다. 유클리드 거리(Euclidean Distance), 맨하탄 거리(Manhattan Distance), 해밍 거리(Hamming Distance).

파이썬 scikit-learn으로 다중선형회귀(Multiple Linear Regression) 분석하는 방법을 코드 예제와 함께 살펴보자.

본 포스팅에서는 파이썬 라이브러리 scikit-learn을 통해 선형회귀(Linear Regression) 분석을 직접 수행하는 예제를 소개한다. 누구나 쉽게 따라할 수 있는 수준으로 작성했다.

본 포스팅에서는 머신러닝에서 사용할 선형 회귀 분석에 대한 개념 설명을 누구나 이해할 수 있을 정도의 수준으로 가볍게 소개한다. (머리 나쁜 나도 이해한 수준까지만 설명할 거니까 대부분의 사람들은 다 이해할 수 있을 거다.)

머신러닝에서 학습세트(Training Set), 검증세트(Validation Set), 평가세트(Test Set)를 나누는 이유와 방법에 대해 알아본다. 교차 검증(N-Fold Cross-Validation)의 개념도 함께 소개한다.

Scikit-learn은 머신러닝에 사용되는 지도/비지도 학습 알고리즘을 제공하는 파이썬 라이브러리다. 최근에 구글링하면서 치트 시트를 보았는데, 나도 안 쓰면 잊어버릴 수 있으니 한 군데에 기록해놓고자 블로그에 남겨놓는다.