[데이터과학 코세라 강의] (1주차) 파이썬을 이용한 머신러닝

(1주차)

파이썬 라이브러리를 이용해서 머신 러닝 모델을 실행한다. 이를 통해서 결과를 예측하거나 그룹을 나누거나 추천 시스템을 만든다. 

regression, classification, clustering, scikit learn, scipy. 

+ anomaly detection, sequence mining, dimension reduction (PCA), recommendation systems. 

파이썬 라이브러리: numpy (계산), scipy (optimization, statistics 등), matplotlib (시각화), pandas, scikit-learn (ML)

scikit-earn: clssification, regression, clustering algorithms (with numpy and scipy). 

     preprocessing, train/test split, algorithm (e.g. svm), fit, predict 

Supervised vs. unsupervised (learning)

supervised: classification, regression

unsupervised: dimension reduction, market basket analysis, density estimation, clustering

clustering: discovering structure, summarization, anomaly detection.