전체 글103 Time Series - Linear Regression With Time Series Welcome to Time Series!예측은 현실 세계에서 머신러닝의 가장 일반적인 응용 분야일 것이다. (정부 경제, 인구 예측, 기후 예측...)이 과정을 마치면 다음 방법을 알 수 있습니다:주요 시계열 구성요소(trends, 계절 및 주기)를 모델링하기 위한 엔지니어 기능다양한 종류의 시계열 그림으로 시계열을 시각화합니다.보완 모델의 강점을 결합한 예측 하이브리드를 개발하고기계 학습 방법을 다양한 예측 작업에 적용합니다.What is a Time Series?예측의 기본 대상은 시계열인데, 시계열은 시간이 지남에 따라 기록된 관측치의 집합.예측 응용 프로그램에서 관측치는 일반적으로 매일 또는 매월과 같이 규칙적인 빈도로 기록된다.Linear Regression with Time Series이 과.. 2024. 5. 21. 2장 NumPy 소개 : Understanding Data Types in Python NumPy(Numerical Python)는 조밀한 데이터 버퍼에서 저장하고 처리하는 효과적인 인터페이스를 제공한다. NumPy 배열은 파이썬의 내장 타입인 list와 비슷하지만 배열의 규모가 커질수록 데이터 저장 및 처리에 훨씬 더 효율적. 파이썬의 데이터 타입 이해하기 '데이터 배열이 파이썬 언어 자체에서 어떻게 처리될까' 'NumPy가 이를 어떻게 개선할까' 에 대해 알아보자 파이썬의 동적 타입 체계 → 편하고 쉽게 만듦 파이썬 정수는 정수 이상이다 파이썬 3.6의 단일 정수는 실제로 다음 네 가지 구성요소를 갖는다. ob_refcnt : 파이썬이 조용히 메모리 할당/해체 처리를 돕는 참조 횟수 ob_type : 변수 타입을 인코딩 ob_size : 다음 데이터 멤버의 크기를 지정 ob_digit .. 2024. 4. 4. 1장 Jupyter: 파이썬에 날개를 달자 - IPython의 도움말과 문서 Ipython은 훌룡한 파이썬 대화형 인터페이스일 뿐만 아니라 추가로 다수의 유용한 구문을 제공한다. IPython의 도움말과 문서 ?로 문서 확인하기 In [1]: help(len) Help on built-in function len in module builtins: len(...) len(object) -> integer Return the number of items of a sequence or mapping. In [2]: len? Type: builtin_function_or_method String form: Namespace: Python builtin Docstring: len(object) -> integer Return the number of items of a sequence .. 2024. 3. 29. Data Visualization - Choosing Plot Types and Custom Styles What have you leraned? 차트 유형을 세 가지 범주로 나누었다. 트렌드 - 트렌드는 변화의 패턴으로 정의됩니다. sns.lineplot - 선 차트는 시간에 따른 트렌드를 보여주기에 가장 적합하며, 여러 그룹의 트렌드를 보여주기 위해 여러 선을 사용할 수 있습니다. 관계 - 데이터의 변수들 사이의 관계를 이해하기 위해 많은 다른 차트 유형들을 사용할 수 있습니다. sns.barplot - 막대 차트는 서로 다른 그룹들의 양을 비교하기에 유용합니다. sns.heatmap - 히트맵은 숫자들의 색상 코드 패턴을 찾는 데 사용할 수 있습니다. sns.scatterplot - 산점도는 두 연속 변수 사이의 관계를 보여줍니다; 색상 코드를 사용하면 세 번째 범주형 변수와의 관계도 보여줄 수 있습니.. 2024. 3. 23. 이전 1 2 3 4 5 ··· 26 다음 728x90
