02-1 지도 학습 vs 비지도 학습지도 학습: 문제와 답(훈련 데이터)을 함께 주고 학습시키는 방법 - 훈련 데이터 = 입력(데이터) + 타겟(정답) ex) [[30(특성), 600(특성)], 1(도미)]비지도 학습: 문제(입력 데이터)만 주고 학습시키는 방법 그렇다면 k-최근접 이웃 알고리즘은 어떤 학습인가? = 지도 학습 훈련 세트와 테스트 세트시험문제를 생각하면 편하다시험에 책에 있는 연습문제가 그대로 나온다면 과연 그 학생의 능력을 평가할 수 있을까? - No머신러닝의 경우 준비한 데이터셋을 공부용 / 시험용으로 나누면 된다.그걸 훈련 세트 테스트 세트라고 한다. (나누는 방법에 따라 모델의 정확도가 많이 차이가 나기도 한다.) 추가로 훈련 세트 / 테스트 세트를 터무니없이 나누면 Overfit..

https://colab.research.google.com/drive/1ZRtXkgNDCZ74AX5PGn8ScD3izxkhu07P?usp=sharing PA03_202155646_문진혁.ipynbColab notebookcolab.research.google.com Problem부산대학교 컴퓨터공학과 학생인 산지니는 봉사 동아리에 들어가 주기적으로 농촌 봉사를 하고 있다. 밀밭에서 열심히 일을 하던 산지니는 여러 가지 밀 씨앗들을 보며 이러한 데이터도 머신러닝에 적용하면 재밌겠다고 생각했다. 산지니는 이번에도 “머(신러닝)잘알(아)” 친구인 당신에게 도움을 요청했다. 머알못 산지니를 위해 이전 수업에서 배운 모델과 지식을 활용하여 도움을 주자.  입력• 씨앗의 정보가 담긴 CSV 파일 “seeds.cs..

https://colab.research.google.com/drive/1EzrTi_8Il288fPBPhWchF22AZ0cjfVIq?usp=sharing Google Colaboratory NotebookRun, share, and edit Python notebookscolab.research.google.com   임의로 생성한 학과 학생들의 정보를 활용하여 해당 학생의 전공을 예측해 보자.과제로 주어진 내용이긴 하지만 저의 주관적인 생각이 많이 들어가고 오직 파일만 주어진 과제였기에 project로 옮긴다.같이 해보면서 코드를 이해해 보면 좋을 것 같아 공유합니다.목표: SVM, Decision Tree 모델 활용하기!   • 입력 • 컴퓨터공학과 각 전공의 학생들의 정보가 담긴 csv 파일 “st..

https://colab.research.google.com/drive/1803kaOppAP_KP3ffpL9GG3n3EcgT00Q-?usp=sharing 주식가격예측_regression.ipynbColab notebookcolab.research.google.com과거의 주가 데이터를 가지고 미래의 주가를 예측하는 Regression Model을 만들 수 있을까? 요즘 핫하다는 머신러닝을 이용하여 주가 예측 모델을 개발해 보자!!(아 물론 과제이긴 하지만 데이터만 주어지고 나의 노력과 고뇌가 많이 들어간 사실상 나만의 프로젝트라고 할 수 있다...)  사용한 데이터:Data: (2023.07.03 ~ 2023.12.22의 주식 데이터) (*cp949로 csv 파일 인코딩하여 로드)  - stock_lis..