Dev Stack

이번장에서는 PART 1. Hello World ? 장에 이어 데이터셋을 이용하여 데이터 시각화를 해보자. 그전에 먼저 다시한번 필자의 구동 환경에 대해 짚어보자. VULTR 클라우드 호스팅에 우분투 17.04 서버를 얹혀 PC 윈도우상에서 putty 로 접속해서 코드를 짜서 실행해보고있다. 이번장에 데이터 시각화를 하기위해서는 우분투 데스크탑이 필요하다. 서버라서 그런건 없고 우분투는 서툴고.. 간편한 맥으로 넘어가서 python2.7 만 설치하고 다시 처음부터 할까 하다가 시작을 이렇게 했는데 계속 해야지! 하며 우분투 서버에 데스크탑을 설치하기로 했다. 자세한 내용은 우분투 17.04 서버에 VNC로 접속하기 편을 참고. ----------------------------------- PART 1에..

본 글은 http://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-python-step-by-step/ 의 글을 토대로 번역아닌 번역과 함께 필자가 따라해보며 쓴 글임. 보다 자세한 설명이나 원문을 보고싶으신분은 위의 링크를 통해 보시길 추천합니다. 파이썬이 준비되었으면 iris flowers 라는 데이터셋을 가지고 여러가지를 해보자. *참고 : Iris flower data set WIKI ( 이 데이터셋은 기계학습 및 통계에서 마치 프로그램 언어의 "hello world" 와 같이 쓰인다고 함 ) 먼저 모든 모듈들을 import 해서 이상이없는지 체크를 해보자. load_dataset.py 라는 파일을 만들어 다음 코드를 넣는다.# Load libraries i..

머신러닝 무작정 따라하기에 앞서 서버에 파이썬을 설치부터 한다. lsb_release -a 명령어를 통해 우분투의 버전을 확인한다. 파이썬2.7 버전을 설치할 서버의 버전. 먼저 파이썬과 라이브러리를 설치하기위한 툴들을 설치한다. 필자는 루트에서 먼저 기본 설치를 진행했다.sudo apt-get install python2.7 sudo apt-get install python-pip python-dev python-setuptools 이후 루트 계정이 아닌 일반 사용자 계정으로 로그인 한 뒤, .bashrc 에 다음 경로를 추가해준다.vi ~/.bashrc export PATH="$PATH:/home/{user_id}/.local/bin" {user_id} 는 사용자 계정명을 입력한 후, 로그아웃 한뒤 ..