파이썬 코드로 쉽게 배우는 머신러닝 시리즈 (3) SVM(Support Vector Machine) sklearn을 사용한 SVM 모델 학습으로 주어진 데이터셋을 분류하고 시각화해보려 한다. 참고로, 본 포스팅에서는 수학적 지식은 다루지 않고 sklearn의 SVM을 사용하기 위한 최소한의 개념을 다루며 '코드 구현과 활용'의 측면에 초점을 맞춘다. 또한 sklearn svc 함수의 매개변수 kernel, C에 따른 변화도 살펴본다. SVM(Support Vector Machine) 이란? SVM(Support Vector Machine)은 주어진 데이터가 어느 그룹에 속하는지 분류하는 분류 모델이다. 아직 포스팅하진 않은 신경망을 포함해 기존의 분류 모델들은 분류 오류를 최소화하려는 목적으로 설계되었지..
파이썬 코드로 쉽게 배우는 머신러닝 시리즈 (1) 선형 회귀분석(Linear Regression) 대학원 시절, 패턴인식 과제로 수행했었던 혹은 과제 수행을 위한 선행 지식을 위해 혼자 공부했던 머신러닝, 딥러닝 관련 코드를 정리해서 올려보려 한다. 첫 시작은 선형 회귀분석이다. 참고로 본 포스팅에서는 수학적 지식은 최소한으로 다루고, 파이썬 sklearn을 사용한 선형 회귀분석의 '코드 구현과 활용'의 측면에 초점을 맞추었다. 선형회귀(Linear Regression) 모델이란? 선형회귀 모델은 지도학습 중 예측 문제에 사용하는 모델이다. 예측 문제란 기존 데이터를 기반으로 생성된 모델을 이용하여 새로운 데이터가 들어왔을 때 어떤 값이 될지 예측하는 문제를 말한다. 주식예측을 간단한 예로 들 수 있겠다..
