dataScience
1.[DS] 머신러닝의 정의, 분류
"만약 컴퓨터 프로그램이 특정한 태스크 T를 수행할 때 성능 P 만큼 개선되는 경험 E를 보이면, 그 컴퓨터 프로그램은 태스크 T와 성능 P에 대해 경험 E를 학습했다."즉, 컴퓨터에게 필기체를 인식하는 학습을 시킨다고 했을 때새롭게 입력된 필기체를 분류할 때 (T),
2.[DS] 데이터셋을 찾아보자
Amazon Product Reviews Datasethttps://www.kaggle.com/yasserh/amazon-product-reviews-dataset
3.[DS] 머신러닝 / 지도학습 / 분류
머신러닝은 지도학습과 비지도학습으로 나뉜다.지도학습은 레이블이 있는 데이터셋을 가지고 알고리즘을 통해 데이터를 구별해내는 판별식을 만든 후 새로운 데이터가 어떤 결괏값을 갖는지 알아내는 학습 모델이다.지도학습은 예측과 분류로 나뉘는데, 예측은 회귀 분석이 배표적이다.분
4.[DS] scipy.sparse.csr_matrix 알아보자
R_train.pkl 파일...대체 어떻게 출력해야하는거지? 생각했는데,이 파일의 형식은 sparce scr matrix Compressed Sparce Row (CSR) 형식이었다.한국어로 어떻게 불러야 할지 모르겠다.압축된 조각 행 ?(희소 행렬이라 한다.)음? 뭐
5.[Python] Pickle : Object Serialization
Pickle is used for serializing and de-serializing Python object structures.Serialization refers to the process of converting an object in memory to a
6.[DS] 컨텐츠 기반 추천시스템(TF-IDF) : 영화 overview 데이터를 통해 특정 영화의 다른 영화에 대한 유사도를 계산
하기 유투브의 30분부터 시작출처https://www.youtube.com/watch?v=g2-z0saMteA
7.[DS] 컨텐츠 기반 추천 모델(CB)
사용자가 이전에 구매한 상품 중에서 좋아하는 상품들과 유사한 상품들을 추천하는 방법.Items 를 벡터 형태로 표현해서 유사한 벡터를 추천하자!텍스트 : 자연어처리 모델 이미지 : CNN, VGG 등 Represented Items아이템이 글처럼 텍스트 형태인 경우도