실습 튜토리얼

이 실습에서는 NumPy 유니버설 함수 (ufuncs) 의 기본 사항을 살펴봅니다. ufuncs 는 배열 브로드캐스팅, 타입 캐스팅 및 기타 표준 기능을 지원하며 ndarray 에 요소별로 작동하는 함수입니다. ufuncs 의 다양한 메서드, 브로드캐스팅 규칙, 타입 캐스팅 규칙 및 ufunc 동작을 재정의하는 방법을 배우게 됩니다.

이 랩에서는 scikit-learn 을 사용하여 K-Nearest Neighbors (KNN) 분류기를 구축하고, Iris 데이터셋으로 훈련하며, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 방법을 배웁니다.

이 실습에서는 NumPy 의 구조화된 배열에 대해 배웁니다. 구조화된 배열은 명명된 필드의 시퀀스로 구성된 더 간단한 데이터 타입의 조합으로 이루어진 ndarray 입니다. 각 필드가 데이터의 다른 속성을 나타내는 테이블 형식 데이터와 같은 구조화된 데이터를 작업하는 데 유용합니다.

이 랩에서는 Pandas DataFrame 으로 외부 데이터를 읽는 기본 사항을 배웁니다. 강력한 `read_csv` 함수와 주요 매개변수를 사용하여 다양한 실제 CSV 파일 형식을 처리합니다.

이 랩에서는 클래식 Iris 데이터셋을 사용하여 scikit-learn 에서 데이터셋을 로딩하고 탐색하는 기본 사항을 배웁니다. 데이터, 타겟 및 특징 이름에 접근하고 간단한 시각화를 수행하는 연습을 합니다.

이 실습에서는 Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터 그룹화 및 집계의 기본 사항을 배웁니다. groupby() 를 사용하여 그룹을 만들고 다양한 집계 함수를 적용하는 연습을 하게 됩니다.

LabEx는 플레이그라운드 우선 워크플로우를 위해 설계된 에이전트 기반 AI 코딩 환경인 온라인 OpenCode 플레이그라운드를 제공합니다. 이를 통해 코드를 자율적으로 계획, 구현 및 리팩토링할 수 있습니다.

이 실습에서는 누락된 값 처리, 중복 제거, 데이터 타입 수정 등 Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 클리닝하는 기본적인 기술을 배우게 됩니다.

이 실습에서는 고전적인 Iris 데이터셋을 사용하여 scikit-learn 의 기본 데이터 전처리 기법, 즉 StandardScaler 를 사용한 특성 스케일링과 LabelEncoder 를 사용한 타겟 인코딩을 배웁니다.

이 랩에서는 Pandas DataFrame 에서 데이터를 정렬하는 필수 기술을 배우게 됩니다. 단일 및 여러 열로 정렬하고, 정렬 순서를 제어하며, 정렬 작업 후 DataFrame 의 인덱스를 관리하는 방법을 탐색합니다.

이 실습에서는 강력한 Python 데이터 분석 라이브러리인 Pandas 를 시작합니다. 설치 확인 방법, 라이브러리 가져오기, 기본 Series 생성, 요소 접근, 속성 검사 방법을 배웁니다.

이 실습에서는 NumPy 배열 작업의 기본 사항을 배우게 됩니다. NumPy 는 Python 에서 수치 계산을 위한 강력한 라이브러리입니다. 배열에 대한 수학 연산을 수행하기 위한 효율적인 데이터 구조와 함수를 제공합니다.

이 실습에서는 딕셔너리 등을 포함하여 Pandas DataFrame 을 생성하는 기본적인 방법과 열 및 인덱스를 사용자 정의하는 방법을 배웁니다.

이 랩에서는 scikit-learn 설치를 확인하고, 필요한 모듈을 가져오고, Python 에서 머신 러닝을 시작하기 위한 샘플 데이터셋을 로드하는 방법을 배웁니다.

이 실습에서는 Pandas DataFrame 에서 열, 행 및 특정 데이터 슬라이스를 선택하는 것을 포함하여 데이터를 선택하고 부분집합화하는 기본 기술을 배우게 됩니다.

이 실습에서는 부울 인덱싱, 조건 결합, isin 사용, 누락된 값 처리 등 Pandas DataFrame 에서 데이터를 필터링하는 기본적인 기술을 배우게 됩니다.

이 랩에서는 scikit-learn 을 사용하여 교차 검증을 수행하여 머신러닝 모델의 성능을 더 강력하게 평가하는 방법을 배웁니다.

브로드캐스팅은 NumPy 에서 모양이 다른 배열을 산술 연산에 사용할 수 있도록 하는 강력한 기능입니다. 배열 연산을 벡터화하고 계산 효율성을 개선하는 방법을 제공합니다. 이 실습에서는 NumPy 브로드캐스팅의 기본 사항을 안내합니다.