끄적이는 기록일지

[머신러닝] 1.자료형태_(3) 수치형 자료 [머신러닝] 1.자료형태_(2) 범주형 자료 [머신러닝] 1.자료형태_(1) * 머신러닝 : 데이터 자료를 바탕으로 수행하는 분석방식 → 자료의 형태를 파악하는 것은 머신러닝의 필수 과정이라 할 수 있습 kcy51156.tistory.com 지난 글에서 수치형 자료에 대해 알아보았습니다. 이번 시간에는 수치형 자료를 어떻게 하면 더 좋은 데이터를 만들 수 있는지에 대해 알아보겠습니다. 1. 수치형 자료 - 크기를 갖는 수치형 값으로 이루어진 데이터 - 바로 사용이 가능하나 모델 성능을 높이기 위해서 데이터 변환이 필요 2. 수치형 자료 변환 방식 1) 스케일링(Scaling): 정규화, 표준화 - 변수 값의 범위 및 크기를 변환하는 방식 - 변수 간의 범위 차..

[머신러닝] 1.자료형태_(2) 범주형 자료 [머신러닝] 1.자료형태_(1) * 머신러닝 : 데이터 자료를 바탕으로 수행하는 분석방식 → 자료의 형태를 파악하는 것은 머신러닝의 필수 과정이라 할 수 있습니다. 1. 자료형태 ① 수치형 자료(Numeric kcy51156.tistory.com 1. 수치형 자료 ① 연속형 자료 - 연속적인 관측값을 가짐 - 원주율(3.14159265···), 시간(19:12:23.21···) ② 이산형 자료 - 셀 수 있는 관측값을 가짐 - 편지 글자 수, 남은 물건 개수 등 2. 수치형 자료 요약 - 범주형 자료와 달리 수치로 구성되어 있기에 통계값을 사용한 요약이 가능함 - 시각적 자료로는 이론적 근거 제시가 쉽지 않은 단점을 보완함 ≫ 많은 양의 자료 → 의미 있는 수..