2017/06/093 데이터 분석 with Python 2장 - Pandas를 활용한 데이터 분석 - 데이터 분석 with Python 2장- Pandas를 활용한 데이터 분석 - Pandas는 교유하게 정의한 Series 및 DataFrame 등의 자료 구조를 활용하여 빅데이터 분석에 있어 우수한 성능을 발휘하는 모듈이다. 기존에 엑셀로 하던 모든 분석을 더 큰 스케일의 데이터에 대하여 더 빠른 속도로 적용할 수 있는 장점을 가지고 있다. Pandas를 설치하는 방법은 cmd 프로그램이나 터미널에 pip install pandas라는 명령을 입력해주면 쉽게 설치가 가능하다. Pandas를 사용하기 위해서는 Python에서 import를 시켜 주어야한다. import Pandas as pd 로 명령을 넣어서 pd라는 이름을 통해 Pandas 모듈을 사용할 수 있는 상태로 만든다. Pandas의 대표적인 .. 2017. 6. 9. 머신러닝 실습 with Tensorflow 6장 - MNIST data test - 머신러닝 실습 with Tensorflow 6장- MNIST data test - 이번 장에서는 Tensorflow에서 머신러닝 모델을 구축할 때 가장 많이 data set으로 사용되는 MNIST을 이용하여 학습시켜볼 것이다. MNIST data는 0부터 9까지 적혀있는 숫자를 나타낸다. 하지만 이 숫자들의 모양이 조금 제각각이다. 하지만 사람의 눈으로 보았을 때에는 딱 봐도 무슨 숫자인지 알 수 있을 정도의 차이이다. 그렇다면 이런 data를 컴퓨터에 넣어주어 학습을 시키면 새로 적은 숫자에 대해 그 숫자가 무엇인지를 맞출 수 있을까? MNIST data set을 가지고 하는 모델 학습은 이것을 목표로 한다. MNIST data set은 28*28*1 의 픽셀의 이미지로 만들어진다. 그러므로 28*28.. 2017. 6. 9. 데이터 분석 with Python 1장 - NumPy를 활용한 데이터 분석 - 데이터 분석 with Python 1장- NumPy를 활용한 데이터 분석 - NumPy는 주요한 python 데이터 분석 라이브러리의 기본 베이스가 되는 라이브러리로 벡터 및 행렬 연산과 관련하여 편리한 인터페이스를 제공한다. NumPy를 설치하는 방법은 cmd 프로그램이나 터미널에 pip install numpy라는 명령을 입력해주면 쉽게 설치가 가능하다. NumPy를 사용하기 위해서는 Python에서 import를 시켜 주어야한다. import numpy as np 로 명령을 넣어서 np라는 이름을 통해 numpy 모듈을 사용할 수 있는 상태로 만든다. NumPy는 기본적으로 array라는 단위로 데이터를 관리한다. 이러한 데이터를 활용해서 다양한 연산을 할 수 있고 이를 통해 데이터 분석을 할 수 .. 2017. 6. 9. 이전 1 다음
