누락된 데이터 다루기 - 누락된 데이터는 크게 두 가지 방식으로 다룰 수 있다. 1. 누락된 데이터가 있는 표본(Row, Sample)이나 열(Column, feature)을 삭제한다. 2. 보간기법을 사용해 누락된 데이터를 예측한다. - 평균, 중간값, 빈도수, 상수 등을 사용한다. 코드를 활용해 한번 확인해보자. 0. 누락된 데이터가 포함된 데이터 프레임 생성 필요한 라이브러리 불러오기 import pandas as pd # 데이터프레임 만들 때 사용 import numpy as np # 벡터연산을 위해 사용 from sklearn.impute import SimpleImputer # 보간기법에 사용 from io import StringIO # 데이터프레임 만들 때 활용 누락된 데이터가 포함된 데이..

요즘 머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로라는 책을 보면서 공부하고 있어요. 사실 전에 전공수업들을 때 교재여서 과제 제출할 때 참고하는 용도로 읽다가 종강한 뒤에는 책을 안폈어요. ㅎㅎ... 그러다가 최근에 텐서플로에 대해서 알아볼 게 있어서 읽어봤는데 생각보다 자세하고 이해하기 쉽게 써있더라고요. 그래서 이번 기회에 정리하면서 제대로 공부하려고 합니다. 우선 첫 챕터는 머신러닝의 종류와 개념들, 그리고 머신러닝의 작업 흐름에 대해서 설명해요. 수업 시간에 많이 다뤘던 내용이라 이 부분은 한 번 읽고 넘겼습니다! 나중에 기회가 된다면 해당 내용도 다뤄보도록 할게요. 두 번째 챕터는 퍼셉트론을 활용해서 간단한 분류 알고리즘을 직접 만들어보는건데, 읽다가 흥미로워서 정리할 겸 코드를 짜봤습..