# One-Hot Encoding
[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
[TIL] Ridge Regression
사실 Ridge Regression은 오늘 배운 건 아니고..수요일에 배웠는데 그 날 정리하는걸 까먹어서 시간이 남는 오늘에서야 작성합니다..😅😅Ridge Regression(릿지 회귀)은 다중 회귀 모델에서 람다로 가중치를 줌으로써 편향 에러를 조금 더 더하는 대
파이썬(Python) 데이콘 오늘의 파이썬 문제2 [pandas(판다스) 데이터 one-hot encoding]
Python Pandas 범주형 데이터를 one-hot encoding 문제 확인하러 가기
원-핫 인코딩(One-hot encoding) - 전처리
원-핫 인코딩이란 카테고리별 이진 특성을 만들어 해당하는 특성만 1, 나머지는 0으로 만드는 방법입니다. 주로 범주형 데이터에서 많이 이용된다. ex) 국가명, 시.도 참고로, vgsales는 비디오게임 매출 데이터이다. pandas에서 get_dummies 함수를
Data Preprocessing in Scikit-Learn
Until now, we have learned about various machine learning techniques to enhance the performance of the model. However, handling and managing the data
