일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- 다층 퍼셉트론
- 최소자승법
- word2vec
- 모두의 딥러닝
- 파이썬 pandas
- 가설검정
- Django
- 오래간만에 글쓰네
- 군집화
- 머신러닝
- 자연어 처리
- 텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어처리
- 코사인 유사도
- 결정계수
- 감성분석
- rnn
- 회귀분석
- Pandas
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝
- 텍스트 분류
- F분포
- 기초통계
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2
- student t분포
- 차원축소
- 은준아 화이팅
- 기술통계학
- numpy
- 구글 BERT의 정석
- 히스토그램
- Today
- Total
목록머신러닝 (36)
데이터 한 그릇

파이썬 머신러닝 공부를 위해서 위키북스의 "파이썬 머신러닝 완벽가이드" 를 선택했다. 이 책의 장점은 머신러닝 이론을 충실히 다룬점도 있지만, 캐글을 이용하여 해당 관련 주제를 실습 할 수 있게끔 예제를 준다는 것이다. 이 책을 통해서 배우려고 하는 것은 아래와 같다. 파이썬 머신러닝 모델 평가 방법 파이썬 머신러닝 모델 원리 파이썬 머신러닝 모델 구축 방법 파이썬 머신러닝 텍스트 분석 파이썬 머신러닝 데이터 분석 실습 앞으로 블로그에 게시한 데이터분석/이론 파트는 이 책을 기반으로 서술하려고 한다. 다음 글로는 파이썬 머신러닝 모델 평가에 대해서 살펴보려고 한다. kurt7191.tistory.com/25?category=1011825 머신러닝 평가 : 분류모형 평가 정확도(Accuracy) 오차행렬(..

Titanic 생존자 예측 모델 만들기 연습¶ 1)EDA 작업¶ 전체 데이터 구조 확인(train data부터)¶ titanic 데이터 불러오기¶ In [112]: import pandas as pd titanic_df = pd.read_csv('C:\ca_da\DataHandling/train.csv') titanic_df Out[112]: PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1 0 A/5 21171 7.2500 NaN S 1 2 1 1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Bri..