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Introduction to Statistical Learning 9장 - Support Vector Machines : Python 실습 (GitHub)nbviewer Support Vector MachineGrid Search CV를 통한 Test Performance 추정 및 패러미터 튜닝Randomized Search CV를 통한 Test Performance 추정 및 패러미터 튜닝Gradient Boosting, SVM, Grid Search CV 및 Randomized Search CV 를 이용해 'Heart' 데이터 예측분석 과정 실습 을 담음

Introduction to Statistical Learning5장 내용인 Regression 모델과 Classification 모델의 Test Performance 추정 Validation Set Approach (Train/Test Split)K-Fold Cross ValidationRegression Model의 Test MSE 추정Hyper Parameter 튜닝 : KNN Regression 에서 K 선정Classification Model에서 Cross-Validated AUC 계산pdf

scikit-learn 라이브러리를 사용하기 위해 전처리(preprocessing)을 해야 할 경우가 흔히 생김.ISLR 3장의 Linear Regression 중 Categorical 변수, Interaction, 변수의 Non-linear Tranformation 을 scikit-learn에서 활용하기 위해 필요한 간단한 전처리 과정 a little preprocessing

Introduction to Statistical Learning 4 장, Classification 중 - KNN Classification을 Python으로, Introduction to Statistical Learning 3 장 - KNN Regression 포함, Logistic Regression도 포함KNN Classification & Regression Classification Model의 평가를 위한 metric - Confusion Matrix, Accuracy, Sensitivity, Precision, ROC 커브, AUC 등 내용도 함께 Regression Model의 평가를 위한 metric - MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Squared ..

Introduction to Statistical Learning 4 장, Classification 중 - Logistic Regression을 Python으로, Logistic Regression scikit-learn과 statsmodels 두 형태로 Classification Model의 평가를 위한- Confusion Matrix, Accuracy, Sensitivity, Precision 등 내용도 함께

Introduction to Statistical Learning 3 장 - Python으로, Linear Regression

ISLR 3장 Linear Regression 내용을 Python (Jupyter Notebook)으로 만든 것을 몇일 전 GitHub에 올렸다. 다른 내용들도 정리되는 대로 차례로 올려야겠다. GitHub Repo : https://github.com/hyunblee/ISLR-with-Python.git

어느새 4년이 되었다. 2013년 지금은 기억이 안나는 어디선가 좋은 책이 나왔다고 해서 읽기 시작한 것이 ISLR (Introduction to Statiscal Learning with application in R) 이다. 1983년 Duda & Hart의 "Pattern Classification and Scene Analysis"와 Tou & Gonzalez의 "Pattern Recognition Principles" 를 읽기 시작한 이후 꽤 많은 패턴인식이나 머신러닝책들을 보았다. 4년전 당시 막 익힌 R을 이용하면 머신러닝(데이터사이언스)을 이공계 출신이 아닌 사람들도 쉽게 사용할 수 있어 그에 맞는 책을 찾아보고 있었다. 쉽고 친절하면서도 내용을 우스개거리로 만들지 않으며 핵심을 집는 그런..

■ Numpy 의 1D array를 2D array의 row_vector나 column_vector 로 변환해 주어야 할 경우가 종종 발생해결책:- row vector로 변환하려면: array_1d.reshape((1, -1)) # -1 은 해당 axis의 size를 자동 결정하라는 뜻 - column vector로 변환하려면; array_1d.reshape((-1, 1)) 예)

■ Pandas 의 Series/DataFrame 선택(& slice) 시 loc, iloc, ix 메소드 활용 Pandas의 Series 와 DataFrame의 element, row, column들을 선택하는 방법이 여러 가지. - 기본 Python list와 같은 sequence 타입 경우와 헷갈리기도 하고, 또 R과 헷갈리기도 함. - DataFrame 경우 가장 간단히 한 개의 column을 선택하려면DataFrame_name.column_name 이 유용- 다른 경우에는 가능한 일관되게 iloc(), loc(), ix() 메소드들 씀이 좋음. 이 방법들은 R에서의 selection과도 흡사. - iloc(), loc(), ix() 의 사용법 : http://stackoverflow.com/qu..