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Post by: hubert
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3월 29, 2021

Archive-AI

[Machine Learning with Python Cookbook] ch11. Evaluation of Model (2022-06-03)
MathJax.Hub.Config({ tex2jax: {inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']]} }); Summary Code Summary  모델은 예측 성능이 높아야 유용하므로 근본적인 목적은 고품질의 모델을 만드는 것입니다. 따라서 알고리즘이 만들 모델의 평가 방법에 대해...

[Machine Learning with Python Cookbook] ch10. Dimension Reduction using Feature Selection (2021-04-12)
MathJax.Hub.Config({ tex2jax: {inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']]} }); Summary Code Summary  특성 선택(feature selection)은 고품질의 정보가 많은 특성은 선택하고 덜 유용한 특성은 버리는 방식입니다. 방식에는 필터, 래퍼,...

[Machine Learning with Python Cookbook] ch9. Dimension Reduction using Feature Extraction (2021-04-12)
MathJax.Hub.Config({ tex2jax: {inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']]} }); Summary Code Summary  차원 축소를 위한 특성 추출(feature extraction)의 목적은 특성에 내재된 정보는 많이 유지하면서 특성 집합 $...

[Machine Learning with Python Cookbook] ch5. Category Data (2021-04-11)
Summary Code Summary  범주형 데이터를 머신러닝에 알맞은 특성으로 변환하는 다양한 전략을 소개합니다.    * 범주형 데이터 인코딩        - 순서가 없는 범주형 특성 인코딩: sklearn의 LabelBinarizer 사용하여...

[Machine Learning with Python Cookbook] ch4. Numeric Data (2021-04-06)
Summary Code Summary  정량적 데이터를 머신러닝에 알맞은 특성으로 변환하는 다양한 전략을 소개합니다.    * 특성 스케일 바꾸기 (4.1)        - 특성 배열의 scale 조정: sklearn의 MinMaxScaler 메서드...

[Machine Learning with Python Cookbook] ch3. Data Wrangling (2021-03-30)
Summary Code Summary  Data wrangling은 원본 데이터를 정제하고 사용 가능한 형태로 구성하기 위한 변환 과정을 광범위하게 의미하는 비공식적인 용어입니다. 사용하는 가장 일반적인 구조는 데이터프레임입니다.    * 데이터프레임 만들기 (3.1)  ...

[Machine Learning with Python Cookbook] ch2. Data Load (2021-03-29)
Summary Code Summary  머신러닝 작업의 첫 번째 단계는 데이터를 불러오는 것입니다. CSV 파일, SQL 데이터베이스 같은 다양한 소스에서 데이터를 적재하는 방법을 알아봅니다. pandas 라이브러리의 다양한 도구를 사용합니다. 모의 데이터 생성은 scikit-learn을 사용합니다.  ...

[Machine Learning with Python Cookbook] ch1. Vector - Matrix - Array (2021-03-29)
Summary Code Summary  머신러닝 데이터를 다루기 위한 기본 도구인 벡터, 행렬, 배열을 알아봅니다.    * 벡터        - 1차원 배열로 만듭니다. (1.1)    * 행렬  ...

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