출처

edwith, https://www.edwith.org/, 머신러닝을 위한 Python

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Machine Learning Process

• 기존에 있는 데이터를 알고리즘을 사용해서 모델을 만들고 새로운 데이터에 모델을 적용하여 예측하는 방법
• 핵심은 머신러닝 알고리즘과 모델

Key Concepts

Model

• 예측을 위한 수학 공식, 함수 1차 방정식, 확률분포, condition rule

Algorithms

• 어떠한 문제를 플기 위한 과정, Model을 생성하기 위한 (훈련) 과정

모델을 학습할 때 영향을 주는 값들

• y값에 영향을 주는 것은 x값 하나가 아님

Feature

• 머신러닝에서 데이터의 특징을 나타내는 변수
• feature, 독립변수, input 변수 등은 동일의미로 사용
• 일반적으로 Table 상에 Data를 표현할 때 Column을 의미
• 하나의 Data instance(실제 데이터)는 feature vector로 표현

Feature Vector

기본 용어

Pandas

• 엑셀처럼 데이터 사용