Python 기계 학습: 초보자부터 숙달까지 완벽한 가이드

1. Python 기계 학습 소개

기계 학습은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 작업을 학습할 수 있게 해주는 인공 지능의 한 분야입니다. 따라서 기계 학습은 복잡하고 다양한 데이터를 처리하고 그로부터 통찰력을 추출하는 데 이상적입니다.

python은 기계 학습에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 여기에는 기계 학습 모델을 쉽게 구축하고 교육하는 데 도움이 되는 풍부한 라이브러리와 tools가 있습니다.

2. Python 머신러닝 기초

머신러닝을 시작하기 전에 몇 가지 기본 개념을 이해해야 합니다. 이러한 개념은 다음과 같습니다.

• 데이터: 기계 학습 모델을 훈련하고 학습하려면 데이터가 필요합니다. 데이터는 구조화된 데이터(예: 표 형식 데이터)이거나 구조화되지 않은 데이터(예: 텍스트 또는 이미지)일 수 있습니다.
• 특징: 특징은 목표 변수를 예측하는 데 사용할 수 있는 데이터의 변수입니다. 예를 들어, 주택 가격을 예측하기 위해 모델을 구축하는 경우 주택의 면적, 침실 수, 욕실 수는 모두 특성이 될 수 있습니다.
• Label: 라벨은 대상 변수의 값입니다. 주택 가격 예측 예시에서 라벨은 주택 가격입니다.
• 모델: 모델은 기계 학습 알고리즘을 통해 데이터에서 학습된 함수입니다. 모델을 사용하여 새 데이터의 레이블을 예측할 수 있습니다.

3. Python 기계 학습 알고리즘

선택할 수 있는 다양한 기계 학습 알고리즘이 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘은 다음과 같습니다.

• 선형 회귀: 선형 회귀는 주택 가격과 같은 연속 값을 예측하는 데 사용되는 알고리즘입니다.
• 로지스틱 회귀: 로지스틱 회귀는 제품 구매 여부와 같은 이진 값을 예측하는 데 사용되는 알고리즘입니다.
• 결정 트리: 결정 트리는 결정 규칙을 만드는 데 사용되는 알고리즘입니다. 의사결정 트리를 사용하여 연속 값과 이진 값을 예측할 수 있습니다.
• Random Forest: Random Forest는 여러 의사결정 트리를 결합한 알고리즘입니다. 랜덤 포레스트는 개별 의사결정 트리보다 더 정확한 경우가 많습니다.
• 지원 벡터 머신: 지원 벡터 머신은 분류 및 회귀에 사용되는 알고리즘입니다. 지원 벡터 머신은 일반적으로 의사 결정 트리 및 랜덤 포레스트보다 더 정확하지만 훈련하기가 더 어렵습니다.

4. 파이썬 머신러닝 연습

이제 Python에서 기계 학습의 기본 사항을 알았으니 몇 가지 실용적인 연습을 시작해 보겠습니다.

다음은 Python 기계 학습을 사용하여 모델을 구축하고 훈련하는 몇 가지 예입니다.

이 코드는 Python 기계 학습을 사용하여 주택 가격을 예측하는 선형 회귀 모델을 구축하고 훈련하는 방법을 보여줍니다.

5. 결론

이 가이드는 Python의 기계 학습 기본 사항을 제공합니다. 기본적인 기계 학습 개념, 일반적인 기계 학습 알고리즘, Python을 사용하여 기계 학습 모델을 구축하고 훈련하는 방법을 배웠습니다.

이제 고급 기계 학습 기술을 탐색하고 이를 자신의 프로젝트에 적용할 수 있습니다.

위 내용은 Python 기계 학습: 초보자부터 숙달까지 완벽한 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!