A tutorial on statistical-learning for scientific data processing
원본 사이트: https://scikit-learn.org/stable/tutorial/statistical_inference/index.html
과학적 데이터 처리를 위한 통계 학습 튜토리얼
통계 학습
실험 과학이 직면한 데이터 세트의 크기가 빠르게 증가함에 따라 기계학습은 점점 더 중요해지고 있는 기술입니다.다양한 관측치로부터 예측 기능을 구축하는 것부터 관측치를 분류하거나 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트의 구조를 학습하는 것까지 다양한 문제를 해결합니다.
이 튜토리얼은 통계적 추론, 즉 당면한 데이터에 대한 결론 도출을 목표로 하는 기계학습 기술인 통계 학습을 탐구합니다.
Scikit-learn은 과학 Python 패키지(Numpy, Scipy, matplotlib)가 긴밀하게 연결된 세계에서 고전적인 기계학습 알고리즘을 통합한 Python 모듈입니다.
실험 과학이 직면한 데이터 세트의 크기가 빠르게 증가함에 따라 기계학습은 점점 더 중요해지고 있는 기술입니다.다양한 관측치로부터 예측 기능을 구축하는 것부터 관측치를 분류하거나 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트의 구조를 학습하는 것까지 다양한 문제를 해결합니다.
이 튜토리얼은 통계적 추론, 즉 당면한 데이터에 대한 결론 도출을 목표로 하는 기계학습 기술인 통계 학습을 탐구합니다.
Scikit-learn은 과학 Python 패키지(Numpy, Scipy, matplotlib)가 긴밀하게 연결된 세계에서 고전적인 기계학습 알고리즘을 통합한 Python 모듈입니다.
통계 학습: scikit-learn의 설정과 추정기 객체
지도 학습: 고차원 관측치에서 결과값 예측하기
모델 선택: 추정기와 파라미터 선택하기
비지도 학습: 데이터의 대푯값 찾기
모든 작업 넣기
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