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▶kaggle Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals. www.kaggle.com kaggle에서는 전세계 데이터 사이언티스트들이 다양한 데이터를 분석하고 토론할 수 있는 커뮤니티를 제공하고 있습니다. 또한 데이터 분석 및 머신러닝, 딥러닝 대회를 개최 및 다양한 데이터셋, 파이썬 자료, R 자료들을 제공하고 있습니다. 이번 글에서는 kaggle에서 제공하고 있는 가장 대표적인 데이터셋인 타이타닉 데이터셋으로 실..

▶Scikit-learn 모듈 대표적인 파이썬 머신러닝 프레임워크로서 다양한 머신러닝 알고리즘과 샘플 데이터를 제공합니다. 또한 머신러닝 결과를 검증하는 기능도 제공합니다. (BSD 라이선스이기 때문에 무료로 사용 및 배포가 가능합니다.) 자세한 내용은 다음 사이트를 참고하면 좋겠습니다. scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.16.1 documentation scikit-learn.org 1) LinearSVC 클래스 구분을 하는 분류 문제에서 각 클래스를 잘 구분하는 선을 그려주는 방식을 사용하는 알고리즘입니다. 지도 학습 알고리즘을 사용하는 학습 전용 데이터(x)와 결과 전용 데이터(y)를 함께 가지고 있어야 사용이 가능합니다. 우선 ..

▶머신러닝(Machine Learning) 우선 가장 큰 분류인 인공지능은 인공(Artificial) + 지능(Intelligence)을 합친 용어가 되겠습니다. 우리 일상생활에서는 과거 로봇 청소기, 과거 일반적인 게임에서 찾을 수 있습니다. 이들의 특징은 학습을 하지 않는다는 것입니다. 그 다음 분류인 머신러닝은 학습(Learning)하는 기계(Machine)이라는 뜻으로 Decision Tree, SVM 등이 있습니다. 그 다음으로 딥러닝은 깊은(deep) 신경망 구조의 머신러닝으로 MLP, CNN, RNN 등이 있습니다. 1) 배경 과거 컴퓨터로 데이터를 읽어 들이고 그 데이터 안에서 특징을 학습해서 패턴을 찾아내는 작업 즉 패턴 인식을 해왔었습니다. 데이터를 대량으로 수집 및 처리할 수 있는 환..

▶공공 데이터 상권 정보 분석하기 2016년 상권별 업종밀집 통계에 관한 데이터입니다. 다음 링크를 참고했습니다. 공공데이터 포털 국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Datase www.data.go.kr ▷필요한 라이브러리 import import pandas as pd import numpy as np import missingno as masno # 코랩이 아니라면 install 해주어야 함 import matplotlib as plt import matplotlib.pyplot as pyplot import seaborn as sns ▷사용할 데이터 불..

▶folium folium은 지도 위에 데이터를 표현해 주는 대표적인 파이썬 지도 시각화 라이브러리 입니다. 다음 사이트를 참고해봅시다. Folium — Folium 0.12.1 documentation folium builds on the data wrangling strengths of the Python ecosystem and the mapping strengths of the leaflet.js library. Manipulate your data in Python, then visualize it in on a Leaflet map via folium. Concepts folium makes it easy to visualize data tha python-visualization.github..

▶워드 클라우드 워드 클라우드는 핵심 단어를 시각화하는 기법입니다. 문서의 키워드, 개념 등을 직관적으로 파악할 수 있게 핵심 단어를 시각적으로 돋보이게 합니다. ▷wordcloud 라이브러리 install, import !pip install wordcloud from wordcloud import WordCloud ▷wordcloud 기본 예제 ▷예제에 사용할 파일 ▷txt파일 읽어오기 text = open('wordData.txt').read() ▷generate() : 단어별 출현 빈도수를 비율로 반환 wordcloud = WordCloud.generate(text) wordcloud.words_ # 전체 글자의 빈도수 나타내기 ▷wordcloud(위에서 정의한 객체)를 시각화 - matplotl..