[1.1 머신러닝의 개념]

머신러닝이란 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 알고리즘 기법을 통칭한다.

머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눠진다.

지도학습에는 분류, 회귀, 추천시스템, 시각/음성 감지/인지, 텍스트 분석, NLP가 있다.

비지도학습에는 클러스트링, 차원축소, 강화학습이 있다.

머신러닝은 데이터에 매우 의존적이라는 단점이 있다.

현재는 파이썬 기반의 머신러닝의 인기가 R기반의 머신러닝보다 높다.

딥러닝 프레임워크인 텐서플로, 케라스, 파이토치 등이 파이썬에서 지원되기 때문이다.

[1.2 파이썬 머신러닝 생태계를 구성하는 주요 패키지]

****머신러닝 패키지, 행렬/선형대수/통계 패키지, 데이터 핸들링, 시각화 패키지가 있다.

[1.3 넘파이]

****넘파이 array()함수는 파이썬의 리스트와 같은 인자를 입력받아서 ndarray로 반환한다.

ndarray 내의 데이터값은 숫자 값, 문자열 값, 불 값 등이 모두 가능합니다. 단, 연산을 할 경우에는 같은 데이터 타입만 가능합니다. 데이터 크기가 더 큰 데이터 타입으로 형 변환을 일괄 적용한다.

array_float.astype('int32')

다음과 같이 astype함수를 사용해주면 float형을 int32형으로 변경해줄 수 있다.

arange(), zeros(), ones()를 이용해서 ndarray를 생성할 수 있다.

reshape()를 통해서 새로운 shape으로 바꿔줄 수 있다.