How to learn Machine Learning

 

 

 

 

0. 머신러닝 학습 구조

출처 : Edwith 머신러닝을 위한 파이썬

 

 

1. 개념

Model : 예측을 하기 위한 수학 공식, 함수 

ex) 1차 방정식, 확률 분포, condition rule

 

Algorithm : Model을 생성하기 위한 훈련 과정

 

y = ax + b에서

독립변수, 종속변수 : x, y

a, b 는 알고리즘을 통해 최적값을 찾음

 

Feature : 머신러닝에서 데이터의 특징을 나타내는 변수, 독립변수, Column

하나의 실제 데이터는 feature vector로 표현한다.

 

 

 

 

 

 

2. 용어 정리

 

 

 

 

3. 데이터 핸들링 방법

Pandas : 엑셀처럼 데이터 핸들링

Numpy : vector, matrix 형태의 데이터를 핸들링