Introduction & Clustering과 금융

물론 완벽하게 이 이상적 거리를 잴 수 있는 방법이 있는 건 아니지만, 적어도 몇 가지 그럴듯한 시도방법은 제시되고 있다. 제대로 클러스터링이 되었다면, 다른 클러스터 속 종목들을 여러 개 섞어서 투자 위험을 더 효과적으로 분산시킬 수 있다. 초기의 군집 Center를 임의로 정하기 때문에, 여러 번 클러스터링을 하면 그 때마다 계속 다른 결과를 볼 수도 있다. Elbow Method는 클러...

k-means금융 머신러닝클러스터링HACdbscan비지도학습HAC

머신러닝 야학 3일차

지도 학습(supervised learning) 정답이 있는 문제집을 푸는 것 비지도 학습(unsupervised learning) 관찰을 통해 새로운 의미나 관계를 밝혀내는 것 경험을 통해 더 좋은 답을 찾아가는 것 지도 학습 지도 학습을 통해 컴퓨터는 인과 관계를 설명할 수 있는 모델을 만든다 모델을 통해 온도에 따른 판매량 데이터 예측 가능 예측하고 싶은 종속 변수가 숫자일 때 사용 직...

종속변수ML분류독립변수머신러닝 야학연관규칙학습회귀머신러닝군집화비지도학습생활코딩지도학습ML

[Aiffel] 아이펠 9일차 개념 정리 및 회고

머신러닝 라이브러리 toy datasets, real-world datasets 제공 label: 모델이 맞혀야하는 정답값 X 데이터셋을 머신러닝 모델에 입력하고, 그에 따라 모델이 내오는 예측 결과를 정답인 y와 비교하며 점차 정답을 맞히도록 학습을 시키는 것. test_size: 테스트를 할 때 이용할 데이터 크기 random_state: train 데이터와 test 데이터를 분리(spl...

scikit learn머신러닝아이펠비지도학습국비교육지도학습파이썬decision tree의사결정나무사이킷런붓꽃decision tree