python - 머신러닝 기초 공부

필자는 통계학과 출신이라 R을 많이 공부했었고

 

전직장에서도 통계분석으로 업무를 하곤했는데

(회귀분석까지도 잘 안가고 t검정이나 가중평균 수준이 많긴했다...)

 

졸업후 python도 알려준다고 들어서 개발자가 되고난 뒤 아쉬웠다....

 

생각보다 인강과 책을 많이 사서 실제로 완주한 강의와 책이 많은데 프로젝트가 바쁘다는 핑계로 포스팅이나 깃허브 커밋을 잘 안했던 것 같다... 물론... 이번 프로젝트가 슬슬 끝나가서 적는 것이기도 하다

 

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아무튼, 사기는 작년 12월에 샀지만 이제야 펼쳐보는 머신러닝 기초 교재에서는 구글에서 제공하는 브라우저에서 python을 작성하는 사이트를 소개한다.

 

https://colab.research.google.com/?hl=ko 

Google Colaboratory

아주 간편하게 새노트를 추가하는 것만으로 작성하고 바로 돌려볼 수 있다.

필자 처럼 처음 시작하는 사람들에겐 매우 편리한 사이트가 아닐 수 없다.

 

 

파이썬은 print 도 그렇고 전체적으로보면 언어가 R과 상당히 유사하다

사실 R에서는 변수를 선언할떄 a <- 1 이런식으로 한다.

자바를 처음배울때 학원에 같이 다니던 사람들이 a = 1을 받아들이지 못할때 R의 개념을 떠올리며 이해한 적이 있는데 파이썬은 이부분은 R과는 다른 것 같다.

교재에 나온 간단한 예제이다. 배열을 입력하는 방식도 R과 유사하고 plot을 그리는 것, 결과의 모양? 등도 R에서 배운 기초들과 유사하여 익히는데 그리 오래 걸리지 않을 것이라는 확신이 든다.

 

길이와 무게를 나타낸 것이라고 하는데 아마 점이 형성된 군집별로 개체의 종류가 다르게 분류될 수 있다라는 방식의 흐름이 이어질 것으로 예상되는데 과연 예상이 맞을지 책을 더 읽어 봐야겠다.