머신러닝/딥러닝
1. 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝(1~2days)
훈련세트와 테스트세트 : 모델을 훈련 시키는 훈련 세트와 검증하는 테스트 세트로 나누어 학습하기 train_input = fish_data:35 train_target = fish_target:35test input = fish_data35:test_target = f
2.[혼공머신] 3. 마켓과 머신러닝
※ 주요 학습 내용✓ 마켓과 머신러닝 ▶️마켓을 예로 들어 머신러닝을 설명합니다. 생선 분류 문제 첫 번째 머신러닝 프로그램도미 길이, 도미 무게 데이터셋산점도 (scatter plot)생선의 길이와 생선의 무게 데이터를 입력해줍니다. 이에대한 플럿을 적용하면 다음과
3.[혼공머신] 4. 훈련 세트와 테스트 세트
※ 주요 학습 내용 ✓ 훈련 세트와 테스트 세트 ▶️ 모델을 훈련 시키는 훈련 세트와 검증하는 테스트 세트로 나누어 학습하기 __ 지도 학습과 비지도 학습 __ 훈련 세트와 테스트 세트 __ 샘플링 편향 __ 넘파이 지금은 지도 학습의 K-최근접 이웃을 사용해서 학습
4.[혼공머신] 5. 데이터 전처리
※ 주요 학습 내용 ✓ 데이터 전처리 ▶️정교한 결과 도출을 위한 데이터 전처리 알아보기 __ 넘파이로 데이터 준비하기 __ 사이킷런으로 훈련 세트와 테스트 세트 나누기 __ 전처리 데이터로 모델 훈련하기 1. 넘파이로 데이터 준비하기 이전 과정에선 파이썬 리스트를
5.[혼공머신] 6. 회귀 알고리즘과 모델 규제
k-최근접 이웃 회귀03 회귀 알고리즘과 모델 규제03-1 k-최근접 이웃 회귀지도학습의 한 종류인 회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘을 사용하여 농어의 무게를 예측 농어의 길이와 무게 데이터를 가지고 산점도를 찍어보자. 데이터의 분포도를 확인 해보기!길이가
6.CNN(Convolutional Neural Networks)이란 무엇일까?
CNN이 무엇일까?CNN의 주요 컨셉들CNN의 전체적인 네트워크 구조매개변수(parameter)와 Hyper-매개변수(hyper-parameter)CNN이 무엇일까? — 큰 그림 그리기CNN은 Convolutional Neural Networks의 약자로 딥러닝에서 주