머신러닝

본 글은 다음의 교재를 참고하여 작성되었습니다. - "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, P108~P112"직역하자면 다중레이블 분류. 결과값으로 여러 개의 레이블을 가지는 시스템입니

본 글은 다음의 교재를 참고하여 작성되었습니다. - "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, P144~P152" Logistic Regression 1)작동 방식 - 확률 추정 로지스틱

본 글은 다음의 교재를 참고하여 작성되었습니다. - "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, P87~P107"원래는 네이버 블로그에 바로 올려야 맞는데, 아직 미리캔버스 사진 작업 + 이

본 글은 다음의 교재를 참고하여 작성되었습니다. - "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, P87~P107"이번에도 아직 미리캔버스 사진 작업 밀린 부분이 많아서 이번 주도 velog로

본 글은 다음의 교재를 참고하여 작성되었습니다. - "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, P177~P189" DecisionTree 디시전트리는 일정한 기준에 따라 하나의 트리를 형

본 글은 다음의 교재를 참고하여 작성되었습니다. - "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, P155~P163"작성한 코드는 여기에서 확인.https://www.kaggle.co

핸즈온 머신러닝 191~201p한 가지 모델만이 아닌 여러 모델들을 훈련해 더 좋은 예측 결과를 만드는 알고리즘 기법.사이킷런에서 기본 제공하며, 정형 데이터(CSV 파일 / 스프레드시트 등)를 다루는 데 있어 가장 성능이 좋은 머신러닝 기법 중 하나. 실제로 여러 머

핸즈온 297~322아마 이번주, 다음주 못나올듯데이터의 컬럼이나 특성이 많을 경우 오히려 좋은 결과를 내기 힘들면서, 연산도 느려짐. 이 문제를 해결하기 위해 우리가 캐글에서 한 것처럼 히트맵 그려서 유용한 것만 남기거나 하는 것.이렇게 특성을 줄이는 걸 차원 축소라

핸즈온 9.1챕터 전체스터디 과제와 네이버 블로그 작성을 동시에 처리하겠다던 내 2학기 계획은 그렇게 처참하게 박살났다.방학때의 내가 수습하겠지...아마도...이번주도 스터디 못나감학술제 때문에 미치겠어요 살려줘요 빨리 완성해버리고 싶어요https://www.