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Sklearn 라이브러리를 활용하여 데이터 전처리하기

2주간 파이썬의 Sklearn 라이브러리를 공부하였습니다. 굉장히 편리하게 데이터를 전 처리하고 모델링할 수 있는 다양한 기능들을 배울 수 있었습니다. 이번 글에는 Sklearn 라이브러리를 활용하여 데이터를 전처리하는 방법들을 익히고, 실습으로 타이타닉의 생존자를 예측하는 문제의 데이터를 전처리해보겠습니다. 문제 소개 : Titanic - Machine Learning from Disaster Titanic - Machine Learning from Disaster | Kaggle www.kaggle.com *Titanic 문제는 Kaggle의 Hello World라고 불릴 정도로 많은 사람들이 처음 Kaggle에서 머신러닝 문제를 풀 때 시작하는 문제입니다. 1912년에 타이타닉호가 빙산에 부딪히며 ..

파이썬으로 머신러닝 시작하기

머신러닝이란? 알파고의 등장 제가 머신러닝에 관심을 갖기 시작한 계기는 알파고의 등장이었습니다. 당시 저는 컴퓨터공학과 1학년 학생이었습니다. 언론에서는 알파고와 이세돌 9단의 대국으로 뜨겁게 달구어지고 있었습니다. 알파고의 등장으로 한국에도 머신러닝 열풍이 불기 시작하며 저도 자연스럽게 머신러닝에 관심을 가지게 되었습니다. 머신러닝이란? 머신러닝은 기계가 직접 학습을 하여 결정을 내릴 수 있도록 모델링하는 방법입니다. 예를들어 이미지를 제공하면 그 이미지가 어떤 동물인지를 컴퓨터가 직접 결정하도록 만드는 것을 의미합니다. 0과 1만을 인식하는 컴퓨터가 스스로 인지하고 판단하도록 만들기 위해서 과거에는 if-then을 활용하여 구현하였습니다. 대전 알고리즘을 가이드 해주는 인공지능은 과거에도 굉장히 쉽..

[선형대수] 행렬 방정식

행렬이란? 행렬은 행과 열을 가지고 있는 것을 의미합니다. 지난시간에 알아본 벡터를 활용하여 행렬을 표현할 수도 있습니다. $\mathbb{R}^n$의 차원을 가지는 벡터 $\vec{a_1},\vec{a_2},\vec{a_3} \cdots\vec{a_n}$가 있다고 할 때 벡터를 각 열로 판단한다면 아래와 같이 표현될 수 있습니다. $$ \mathcal{A}x =\begin{bmatrix} \vec{a_1} & \vec{a_2} & \vec{a_3} \ \dots \ \vec{a_n} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_1 \\ \vdots \\ x_n \end{bmatrix} = x_1\vec{a_1} + x_2\vec{a_2} + x_3\vec{a_3} \cdots x_n\vec..

[선형대수] Vector와 linear combination

Vector와 Scalar Vector와 Scalar를 아마 물리시간에 처음 접했던 것 같습니다. 벡터는 방향과 크기를 가지는 값이고 스칼라는 크기만 가지는 값이라고 배웠습니다. 이번시간에는 벡터를 활용한 선형대수에 대하여 배워보기 위해 벡터를 조금 깊게 이해하고 linear combination을 알아보도록 하겠습니다. Vector는 $\vec{a}$로 위에 화살표를 작성하여 표시합니다. 선형대수에서는 볼드체로 문자를 작성하여 $a$와 같이 표현하기도 합니다. $\mathbb{R^2}$ 차원의 벡터라는 의미는 실수 2차원의 벡터를 의미합니다. 그 벡터는 아래와 같이 표현할 수 있습니다. $$ \vec{a} = \begin{bmatrix}x_1 \\ x_2 \end{bmatrix} $$ 이 벡터 값의 의..