# One-Hot Encoding
머신러닝 2
새싹 인공지능 응용sw 개발자 양성 교육 프로그램 심선조 강사님 수업 정리 글입니다.레이블 인코딩 : 카테고리 피처를 코드형 숫자 값으로 변환하는 것원-핫 인코딩LableEncoder 클래스로 구현LableEncoder를 객첼 생성한 후 fit()과 transform(
One-Hot Encoding
단어 집합의 크기를 벡터의 차원으로 하고, 표현하고 싶은 단어의 인덱스에 1의 값을 부여하고, 다른 인덱스에는 0을 부여하는 단어의 벡터 표현 방식한 개의 요소는 True, 나머지 요소는 False로 만들어주는 기법순서가 없는 데이터에 사용해당 관계는 \*\*독립적\*
Data Preprocessing
Why Preprocessing? >#### 데이터 전처리가 필요한 이유 실제 데이터는 다양한 소스 및 프로세스에 의해 수집되며 데이터 집합의 품질을 떨어트리는 이상값 또는 손상된 값이 포함될 수 있다. 데이터 분석에 용이하도록 적절한 처리 필요 데이터전처리를 위한
[sklearn] 데이터 전처리 - Label Encoding/One-Hot Encoding/Feature Scaling
📚[sklearn] 데이터 전처리
자연어 전처리 - 자연어 분석의 4단계 & 토큰화/정제/정규화
인공지능 분야로부터 파생된 영역 기계가 스스로 생각하고 판단할 수 있도록 하는 인공지능 생성을 위해서는 기계가 인간의 언어를 이해할 수 있도록 하는 과정이 필수적이다. 따라서 컴퓨터가 인간의 언어인 자연어를 이해하고, 처리할 수 있도록 하는 자연어 처리 과정이 중요하게
데이터 전처리
데이터를 그대로 사용하지 않고, 가공해서 모델을 학습시키는데 좀 더 좋은 형식으로 만들어주는 것머신러닝 모델에 사용할 입력 변수들의 크기를 조정하여 일정 범위 내에 떨어지도록 바꾸는 것경사 하강법을 사용하는 모든 알고리즘의 속도를 더 빠르게 할 수 있다.min-max-
[데이터 전처리] One-Hot Encodig 원핫인코딩
sckit-learn의 머신러닝 알고리즘은 입력값으로 문자열을 받는 걸 허락하지 않는다.이를 위한 전처리 방법 중 하나인 원핫 인코딩.고유값에 해당하는 컬럼에만 1, 나머지 컬럼에는 00으로 이루어진 벡터에 단 한개의 1의 값으로 해당 데이터의 값을 구별딥러닝, 데이터
One Hot Encoding to Embedding
Amonog dataset these below were using one hot encoding 1.supreme industry classification2.median industry classification3.sub industry classification4
Encoding/Feature Selection
One-Hot Encoding Categorical/Qualitative Data: Nominal -- has no order Ordinal -- has order One-Hot Encoding is encoding the categorical/qualitative
9. [딥러닝] Back-Propagation을 이용한 MNIST Code 구현
https://blog.kakaocdn.net/dn/dh1tuR/btqWzsGXOM1/JZOPsIG9KgfsphZpuwcaS0/img.pngMNIST(Modified National Institute of Standards and Technology datab
[밑바닥부터 시작하는 딥러닝] 3. 신경망 part2 - 출력층 설계, MNIST 데이터 인식, 배치
출력층 설계 어떤 문제를 푸느냐에 따라 출력층에서의 활성화 함수가 달라짐 > 기계학습 문제는 분류(classification) 와 회귀(regression) 로 나뉨 분류 : 데이터가 어느 클래스(class)에 속하느냐는 문제 (ex. 사진 속 인물의 성별 분류) 회
[AIB]Note213 Ridge Regression
1. Ridge Regression 1.1 One-hot encoding 범주형 데이터를 분석할 수 있도록 인코딩해준다.(이진화) 컴퓨터가 이해할 수 있도록, 'Busan', 'Seoul', 'Daegu' 등을 0과 1로 표현함. pandas getdummies/cat
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Feature Engineering
ML_1016_01_feature_engineering.ipynb6 Different Ways to Compensate for Missing Values In a Dataset
