Numpy를 이용한 기계학습 프로젝트 테스트 - 1

최근 머신러닝을 위한 프로젝트를 준비하고 있다. 이를 위해 Coursera에서 MOOC를 수강하며 R 프로그래밍 등의 머신러닝 스킬들을 익힐 수 있었다. 하지만 이로만은 충분치 않아 머신러닝 책을 사서 책에 나오는 내용들을 공부하면서 이를 블로그에 꾸준히 게재하려고 한다.

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* Numpy 기계학습의 모든 문서는 제가 머신러닝을 공부하고, 제 프로젝트에 필요한 알고리즘을 찾기 위해 정리하는 일종의 '요점정리 노트' 입니다. 혹여나 오해 없으시기 바랍니다. (2016.03.14 추가)

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언어는 수학 라이브러리들을 더 쉽게 연결하고, 인기가 많으면서 오픈소스이며, 내 프로젝트를 쉽게 공유하기 위해 Python이라는 언어를 선택했다.

* Python이란? 파이썬(Python)은 1991년 프로그래머인 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이 발표한 고급 프로그래밍 언어로, 플랫폼 독립적이며 인터프리터식, 객체지향적, 동적 타이핑(dynamically typed) 대화형 언어이다. (위키피디아 인용)

우선 기계학습을 하기 위해 필요한 라이브러리인 numpy를 다운받아야 한다. 지금 내가 글을 쓰고 있는 시점에서는 numpy for python 3.5버전이 아직 출시되지 않았다. 그래서 파이썬 2.7버전을 다운받기로 하였다. 이후 numpy를 다운받기 위해 Sourceforge에 들어간다.

다운로드 링크는 이와 같다. (http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.10.2/)

설치 후에는 아래와 같이 from numpy import * 를 파이썬 커맨드에 쳐 제대로 설치가 되었는지 확인한다.

이후 위 사진과 같이 numpy 함수가 제대로 작동하는지 테스트 해 보았다. 일단 여기까지 하고 이따가 더 올리기로 하겠다.