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Supervised Learning(labeled data)- image lebeling(이미지를 보여주면 뭔지 예측하는거)- email spam filter(스팸 또는 정상인지 예측하는거)- predicting exam score(공부시간에 따른 시험점수 예측하는거) Unsupervised Learning(un-labeled data)- word clustering- google news grouping Type of Supervised Learning- regression(0~100점 사이의 성적예측)- binary classification(pass or non pass)- multi-label-classification(A, B, C, D의 성적 예측)

본 강의의 링크 - https://hunkim.github.io/ml/- https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll Andrew Ng's ML class- https://class.coursera.org/ml-003/lecure- https://www.holehouse.org/mlclass/ (필기노트) Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.- https://cs231n.github.io/ Tnesorflow- https://www.tensorflow.org (텐서플로우 도큐먼트)- https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples (간단한 텐서플로우 예제들) ..

from pandas import DataFramedf = DataFrame({"x1": [1, 2, 3], "x2": [11, 22, 33], "x3": [111, 222, 333], "x4": [12, 13, 14]}) print(df) """ x1 x2 x3 x4 0 1 11 111 12 1 2 22 222 13 2 3 33 333 14 """1. 선택적으로 column 삭제하는 방법del df["x1"] print(df) """ x2 x3 x4 0 11 111 12 1 22 222 13 2 33 333 14 """df = df.drop("x2", 1) # axis = 1일때 세로축 삭제, 0일때 가로축 삭제 print(df) """ x3 x4 0 111 12 1 222 13 2 333 14 """..

from pandas import Series, DataFrame #데이터프레임 생성 df = DataFrame({"x1":[1,2,3], "x2":[11,22,33], "x3":[111,222,333]}, index=["i1","i2","i3"]) print(df) """ x1 x2 x3 i1 1 11 111 i2 2 22 222 i3 3 33 333 """ 1. 단일값을 가지는 column 추가 df["x4"] = 6 print(df) """ x1 x2 x3 x4 i1 1 a 111 6 i2 2 b 222 6 i3 3 c 333 6 """ 2. 다른 column을 이용한 column 추가 방법 #Boolean 값을 가지는 column 추가 df["x5"] = df["x1"] > 300 print(df..

from pandas import Series, DataFrame import numpy as np 1. column명 수정 방법 4가지 #데이터프레임 생성 df = DataFrame({"x1":[1,2,3], "x2":[11,22,33], "x3":[111,222,333]}) print(df) """ x1 x2 x3 0 1 11 111 1 2 22 222 2 3 33 333 """ #column 전체수정 df.columns = ["c1", "c2", "c3"] print(df) """ c1 c2 c3 0 1 11 111 1 2 22 222 2 3 33 333 """ #column 부분수정1 df.rename(columns={"c1":"CC1"}, inplace = True) #False이면 아무변화 없..

from pandas import Series, DataFrame import numpy as np0. 빈 데이터프레임 객체 생성 방법df = DataFrame(columns=("c1", "c2", "c3")) print (df) """ Empty DataFrame Columns: [c1, c2, c3] Index: [] """tempDF = DataFrame() df = tempDF.append({"c1": "", "c2": "", "c3": ""}, ignore_index=True) print(df) #append는 원본을 수정하지 않으므로 주의하자 """ c1 c2 c3 0 """1. 기본 데이터프레임 객체 생성 방법df = DataFrame([1000, 2000, 3000, 4000]) print..