머신러닝 기초3 머신러닝 기초 (4) - 데이터 전처리 with Pandas 가천대 최성철 교수님의 '밑바닥부터 시작하는 머신러닝 입문'을 수강하며 노트 필기 및 추가 내용 작성을 목적으로 포스팅합니다. Pandas를 사용하면 엑셀의 스프레드시트나 SQL의 테이블을 사용하듯이 파이썬에서 데이터를 다루는 것처럼 소개하였는데 이전 시간에는 이런 내용을 별로 다루지 않았습니다. Pandas 그 자체에 대해서 파이썬의 관점에서 주로 다루었던 것 같습니다. map 함수나 기타 방법을 통해서 변수를 변환하고 데이터 처리 작업을 하는 것은 일반적으로 우리가 사용하는 방법과는 거리가 멀었던 것은 사실입니다. 이번에는 SQL에서 많이 사용하는 group by 나 merge(JOIN 과 같습니다.), concat(UNION 과 비슷합니다) 같은 Pandas DataFrame의 메소드를 배우게 됩니.. 2018. 1. 27. 머신러닝 기초 (3) - Pandas 복습 가천대 최성철 교수님의 '밑바닥부터 시작하는 머신러닝 입문'을 수강하며 노트 필기 및 추가 내용 작성을 목적으로 포스팅합니다. 이번에 다루는 Pandas는 Python의 엑셀 버전이라고 볼 수 있는데 많은 기능적인 부분들이 엑셀 스프레드시트를 다루는 것과 비슷하고 또 R의 데이터프레임의 개념을 가져왔기 때문에 실제 사용하는 함수나 기능들이 상당히 유사합니다. 그리고 Pandas의 내부적 자료구조는 NumPy로 되어있기 때문에 일부분 많은 것을 NumPy의 그것을 공유합니다. 2017/12/06 - 파이썬으로 데이터분석하자 (4) - Pandas 기본 강의 내용 중에 교수님의 본인의 코드 스타일이 드러나는데 가끔 꿀팁들이 나와 정말 유용하게 사용할 수 있었습니다. apply나 map을 메소드로 하여 사용할.. 2018. 1. 22. 머신러닝 기초 (1) - 데이터 이해하기 가천대 최성철 교수님의 '밑바닥부터 시작하는 머신러닝 입문'을 수강하며 노트 필기를 목적으로 포스팅합니다. 예전에 심심해서 유투브에서 우연히 파이썬을 가르치시는 동영상을 봤는데 핵심적인 꼭 필요한 내용들을 쉽게 전달하는 것을 보고 관심을 갖고 있다가 또 우연히(!) 와디즈에서 크라우드 펀딩으로 강좌를 여는 것을 보고 바로 지르게 되었습니다... 복습할 목적으로 강의를 들으면서 다시 보고 싶은 내용을 정리하려고 합니다. 아직까지는 크게 배우는 내용이없어서 조금씩 정리하고 싶은 내용만 정리할 것 같습니다. Chapter 2. An Understanding of Data머신러닝 기초(1) - 데이터 이해하기 데이터의 타입에 따라서 문제가 생길 수 있는데...데이터의 최대/최수가 달라 scale에 따라서 y 값.. 2018. 1. 19. 이전 1 다음