Sklearn 공부
SelectFromModel 특성 선택 : 모델 훈련이 끝난 후 사용자가 지정한 threshold를 기반으로 feature selection SelectFromModel
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Scikit-learn: 회귀를 이용한 주택 가격 예상
회귀 한번 돌아(일주하여) 원래로 돌아오는 것. 회귀의 개념을 처음 통계에 도입한 사람은 영국의 유전학자 갤톤(Galton.
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Scikit-learn의 CountVectorizer를 이용한 “뉴스 그룹 분류”
이 포스트는 이전 포스트(Scikit-learn의 CountVectorizer를 이용한 “관련 게시물 찾기”)에서 이어집니다. 군집화 우리는 이전 포스트에서 “관련
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Scikit-learn의 CountVectorizer를 이용한 “관련 게시물 찾기”
비지도학습 머신러닝에는 크게 지도학습과 비지도학습이 있습니다. 데이터 자체 뿐만 아니라 데이터가 가리키는 정보(Label)를 함께 입력하여
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Scikit-learn을 활용한 최근접 이웃 분류: 씨앗 데이터셋
최근접 이웃 분류 이번 포스트에서는 최근접 이웃 분류(일명 knn)에 관해 간단하게 알아보도록 하겠습니다. 최근접 이웃
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Scikit-learn의 Iris 데이터셋 분류하기
Iris Dataset 분류하기 Scikit-learn의 기본적인 dataset 중에 4가지 특성으로 아이리스 꽃을 분류하는 예제가 있습니다, 01.
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[Tensorflow] 10 Convolutional Neural Networks(CNN) 학습하기
이론 01. Convoluted Neural Network(CNN) 이해하기 Convoluted Neural Network(CNN)의 핵심은 사진을 학습한다는 것입니다. Input으로
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[Tensorflow] 09 딥러닝에서 Vanishing gradient, Overfitting 해결하기
01. Geoffrey Hinton 이전 시간에도 보았듯이 딥러닝에서 깊이가 깊어질수록 Vanishing gradient로 인해 오히려 학습이 안되는
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[Tensorflow] 08 Deep Neural Nets의 기본 학습하기
01. Deep Neural Nets 이번 포스트에서는 Deep neural nets의 기본 개념을 알아보겠습니다. 위 그림은 우리
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