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[ML] 머신러닝을 위한 환경 세팅 방법(scikit-learn, xgboost, visual studio, jupyter-notebook)

머신러닝을 시작하기 위해서는 프로그래밍을 하기 위한 환경을 세팅해야한다.일단 파이썬을 이용하여 머신러닝을 할 예정이므로 파이썬과 관련된 환경을 세팅하는 법에 대해 말해보겠다. 머신러닝의 대표적인 패키지인 scikit-learn을 사용할 것이다.이 패키지 이외에도 머신러닝과 관련된 다양한 패키지가 존재하는데, 아래 표에서 나의 상황에 맞는 프로그램을 사용하면 될듯싶다.패키지 용도패키지 이름머신러닝 패키지scikit-learn배열/ 선형대수/ 통계 패키지numpy, scipy데이터 핸들링pandas시각화matplotlib, seaborn대화형 파이썬 tooljupyter notebook  머신러닝을 하기위해 주피터 노트북 환경을 이후에 사용할 예정이며, 만일 주피터 노트북이 설치되어있지 않다면 아래 글을 참..

ML👩‍💻 2025.01.22
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Python, 생명정보학, annotation, Variant, Bioinformatics, 통계, 파이썬, Java, til, 리눅스, 설치방법, 코딩, 표준편차, coding, docker, NGS, 유전학, Linux, 통계학, CNVkit,

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