코딩으로 돈벌기

regression regression은 y=ax+b라는 직선 방정식으로 봤을때 x와 y값의 데이터를 학습시켜서 a와 b를 찾아 내는것이 이 머신러닝의 목표 직선의 방정식을 컴퓨터가 계산하여 직선의 기울기와 Y절편을 구해줌 계수를 찾아내고 예측치와 실제값의 오차를 줄여나가는것 예를 들면 y가 연봉 x가 연차라고 생각하면 편하다. 그럼 이러한 데이터들을 모아 연차별 연봉을예측함 이런식으로 어떤 데이터가 예측된 직선에 가까운 값을 찾아준다 벌어진 오차만큼의 간격을 많은 데이터를 통해 줄여나가는것 연차별 연봉데이터가 있을때 특정연차의 연봉을 예상하기 x와 y데이터로 분리 할때 내가 알고싶은 값이 연봉이니까 연봉이 y X = df.loc[ : ,'YearsExperience' ].to_frame() 여기서 to..

머신러닝이란 데이터를 이용하여 데이터 특성과 패턴을 학습하여 그결과 밭으로 미지의 데이터에 대한 결과값을 예측하는것 머신러닝의 종류도 다양하며 용도나 상황에 따라 이용하는 툴도 정말 다양하다 먼저 머신러닝의 큰 갈래에는 Supervised러닝과 unsupervised 러닝이 있는데 데이터의 결과값을 도출해내느냐, 데이터를 분류를 하느냐라고 생각하면 편하다. 먼저 supervised 러닝은 새로운 데이터 결과값을 도출해내기 위해 당연히 학습시킬 기존데이터가 존재해야하고 이 품종에대한 데이터를 레이블이라고 표현한다. 이 supervised의 러닝엔 또 두가지 유형으로 나뉘어지는데 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법인 regression과 기존에 존재하는 데이..