Rabbit's efficient coding 🖥️🐇

SciPy[Scientific Python] : Numpy를 기반으로 하는 과학계산 라이브러리이다.: 주로 파이썬으로 작성되었지만 일부 세그먼트는 c로 작성되었다   SciPy설치하기     ! pip install scipy    Unit Categories print(dir(constants))  #dir을 사용하면 모든 단위 목록을 볼 수 있다  - scipy를 이용하여 단위에 대한 변환을 수행할 수 있다미터법 [Metric]: Scipy 및 Numpy에서는 거리 및 길이를 측정하는 데 사용되는 SI 단위인 미터(m)를 사용한다바이너리 [Binary]: 바이너리 데이터 처리에 대한 기능은 Numpy에서 제공됩니다. 이는 컴퓨터 메모리의 이진 데이터를 처리하는 데 사용된다각도 [Angle]: Nump..

머신러닝의 비지도(unsupervised)학습 1. 평할/분할 기반의 군집 (Partition-based Clustering)- 비슷한 특징을 갖는 데이터끼리 묶는것이다- 주어진 데이터에 대해 미리 정의된 수의 군집을 형성하며, 데이터를 해당 군집에 할당하는 방식으로 동작한다ex ) K-Means Clustering   2. 계층적 군집 (Hierarchical Clustering)- 데이터를 순차적 또는 계층적으로 그룹화하는 알고리즘- 데이터 포인트 간의 거리 또는 유사도를 기반으로 계층 구조를 형성하여 군집을 형성- 계층적인 구조를 가지고 있어 군집화 결과를 다양한 수준에서 살펴볼 수 있으며, 시각적으로 표현하기 쉽다- 사전에 군집의 개수를 지정할 필요가 없어 편리- 큰 데이터셋에 대해서는 계산 비용..

머신러닝의 비지도(unsupervised)학습 1. 평할/분할 기반의 군집 (Partition-based Clustering) - 비슷한 특징을 갖는 데이터끼리 묶는것이다 - 주어진 데이터에 대해 미리 정의된 수의 군집을 형성하며, 데이터를 해당 군집에 할당하는 방식으로 동작한다 ex ) K-Means Clustering 2. 계층적 군집 (Hierarchical Clustering) - 데이터를 순차적 또는 계층적으로 그룹화하는 알고리즘 - 데이터 포인트 간의 거리 또는 유사도를 기반으로 계층 구조를 형성하여 군집을 형성 - 계층적인 구조를 가지고 있어 군집화 결과를 다양한 수준에서 살펴볼 수 있으며, 시각적으로 표현하기 쉽다 - 사전에 군집의 개수를 지정할 필요가 없어 편리 - 큰 데이터셋에 대해서는..

- 주어진 각 구간 내에 위치하는 관측치 수를 보여주는 그래프이다 - 빈도 분포를 보여주는 그래프이다- 일정한 해당 구간에 포함되는 데이터의 분포를 알 수 있다- 일정 구간을 bin이라고 하며 구간이 여러개면 복수형으로 bins라고 한다- 히스토그램은 똑같은 데이터를 가지고 bin을 어떻게 설정하느냐에 따라서 차트모양이 달라지며 해석이 달라진다   df  id species hp attack defense speed01bulbasaur4549494512ivysaur6062636023venusaur8082838034charmander3952436545charmeleon58645880.....................802803poipole67736773803804naganadel737373121..

데이터를 퍼센테이지로 비교해서 보고싶을때 Pie chart(파이 차트)를 사용한다  포켓몬 데이터를 이용하여 Pie chart를 그려보자  df idspeciesgeneration_idheightweightbase_experiencetype_1type_201bulbasaur10.76.964grasspoison12ivysaur11.013.0142grasspoison23venusaur12.0100.0236grasspoison34charmander10.68.562fireNaN45charmeleon11.119.0142fireNaN...........................802803poipole70.61.8189poisonNaN803804naganadel73.6150.0243poisondragon80480..

머신러닝의 지도학습에 속하는 Classfication(분류) - Logistic Regression (로지스틱 회귀) - KNN(K nearest neighbor) 알고리즘, - SVC(Support Vector Machine) 알고리즘, - DT(Decision Tree) 알고리즘 네 가지 방법 중에 정확도가 더 높은 방법으로 알고리즘을 선택하여 사용한다 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd DT(Decision Tree) 의사결정 나무는 흐름도이며 이전 경험을 바탕으로 의사결정을 내리는 데 도움을 주는 것이다. df User ID Gender Age EstimatedSalary Purchased 0 1562451..

머신러닝의 지도학습에 속하는 Classfication(분류) - Logistic Regression (로지스틱 회귀) - KNN(K nearest neighbor) 알고리즘, - SVC(Support Vector Machine) 알고리즘, - DT(Decision Tree) 알고리즘 네 가지 방법 중에 정확도가 더 높은 방법으로 알고리즘을 선택하여 사용한다 SVM(Support Vector Machine) SVC (Support Vector Classifier): SVC는 분류 문제를 해결하기 위한 SVM의 변형이다 이것은 주어진 데이터를 분류하기 위해 최적의 분리 초평면을 찾는다 SVC는 클래스 간의 경계를 분리하기 위해 최적의 초평면을 찾는 것이 목표 SVR (Support Vector Regress..

머신러닝의 지도학습에 속하는 Classfication(분류) - Logistic Regression (로지스틱 회귀) - KNN(K nearest neighbor) 알고리즘, - SVC(Support Vector Machine) 알고리즘, - DT(Decision Tree) 알고리즘 네 가지 방법 중에 정확도가 더 높은 방법으로 알고리즘을 선택하여 사용한다 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df User ID Gender Age EstimatedSalary Purchased 0 15624510 Male 19 19000 0 1 15810944 Male 35 20000 0 2 15668575 Female 26 430..

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sb #당뇨병을 분류하는 모델 df Preg Plas Pres skin test mass pedi age class 0 6 148 72 35 0 33.6 0.627 50 1 1 1 85 66 29 0 26.6 0.351 31 0 2 8 183 64 0 0 23.3 0.672 32 1 3 1 89 66 23 94 28.1 0.167 21 0 4 0 137 40 35 168 43.1 2.288 33 1 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 763 10 101 76 48 180 32.9 0.171 63 0 764 2 1..

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sb  포켓몬데이터가 있다. idspeciesgeneration_idheightweightbase_experiencetype_1type_201bulbasaur10.76.964grasspoison12ivysaur11.013.0142grasspoison23venusaur12.0100.0236grasspoison34charmander10.68.562fireNaN45charmeleon11.119.0142fireNaN...........................802803poipole70.61.8189poisonNaN803804naganadel73.6150...