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목표: pandas를 이용하여 csv파일을 불러오고, 편집하기 1. csv파일 불러오기 2. 원하는 방식으로 테이블 편집하기(열, 행 삭제, 추가, 피벗테이블 만들기) 3. 데이터 분석하기 4. 데이터 병합하기, 피벗테이블 만들기

목표: 붓꽃의 곷잎, 꽃받침, 폭, 길이를 측정한 값을 이용하여 붓꽃의 품종을 분류하기. 붓꽃의 품종을 분류한 데이터를 가지고있으므로 지도학습에 속하고, 몇가지 선택 사항중 하나를 선택하는 문제이므로 분류에 해당한다. 출력될 수 있는 값들을 클래스라고 하므로 이 문제는 붓꽃의 클래스를 분류하는 문제이다. 클래스: 출력되는 결과값의 종류. 이 경우에는 붓꽃의 품종에 해당. 레이블: 특정 데이터에 해당하는 출력값. 클래스는 레이블의 종류, 즉 큰 틀이다. 붓꽃의 품종을 구분하는 과정을 함수 H(x)라고 하면 붓꽃의 꽃잎, 꽃받침, 폭, 길이 등은 X값에 해당하고, 레이블은 y값에 해당한다. 입력 데이터 하나하나는 정의역, 클래스는 공역에 해당한다고 볼 수 있다. 붓꽃 데이터셋은 scikit-learn의 da..

들어가기에 앞서 이 포스트는 프로그래밍에 대해 어느정도 기본 지식(프로그램 언어의 종류, 기본적인 메커니즘 등)을 알고 있다는 전제 하에 작성 된 것임을 알려드립니다. 따라서 프로그래밍에 대해 아예 지식이 전무하시다면 먼저 프로그래밍 기초에 대한 지식을 습득하신 후 이 글을 읽으시면 더욱 도움이 되실 것입니다. 지금까지 프로그래밍을 하면서 자바, c언어, 파이썬 등 많은 프로그래밍 언어를 접할 수 있을텐에요, 머신러닝을 하기 위해서는 어떤 언어를 배워야 하는걸까요? 머신러닝을 수행하기 위한 프로그래밍 언어는 파이썬입니다. 왜 파이썬을 사용하는 것일까요? 그 이유는 다음과 같습니다. 첫번째, 파이썬은 데이터 적제, 시각화, 통계, 자연어 처리, 이미지 처리 등에 필요한 라이브러리를 갖추고 있습니다. 두번째..

논리함수: IF, AND, OR, IFERROR 찾기함수: VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX, LOOKUP, MATCH, CHOOSE, OFFSET, ROW 텍스트함수: LEFT, MID, RIGHT, UPPER, LEN, VALUE, TEXT, PROPER, SUBSTITUTE, REPT, CONCATENATE, REPLACE 정보함수: ISBLANK, ISERROR 수학/삼각함수: SUM, SUMIF, SUMIFS, ROUND, ROUNDUP, PRODUCT, SUMPRODUCT, INT, TRUNC, MOD, QUOTIENT 통계함수: AVERAGE, MAX, MAXA, MIN, COUNT, COUNTIF, COUNTIFS, COUNTA, LARGE, SMALL, MEDIAN, FREQUE..