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  • Index별로 결측값 대치하기

    2022.01.26 by ohy2525

  • windows - 아나콘다 가상환경에 konlpy, MeCab 설치하기

    2022.01.22 by ohy2525

  • Pytorch - MNIST 데이터로 MLP 모델 실습

    2022.01.19 by ohy2525

  • 파이썬으로 데이터 시각화하기 - Matplotlib 산점도(scatter plot)

    2022.01.14 by ohy2525

  • 머신러닝 종류

    2022.01.14 by ohy2525

  • 환영합니다!

    2022.01.12 by ohy2525

Index별로 결측값 대치하기

서로 다른 값으로 결측값을 대치해야 할 경우 - titianic 데이터 사용 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('titanic.csv') - 결측치 확인 df.isna().sum() - Age 결측값을 Pclass 등급에 따른 Age 평균으로 대치하기 df.groupby('Pclass')['Age'].mean() - index 와 df.at[] 사용하는 함수 def process_age_null(index, df): pclass = df.loc[index]['Pclass'] pclass_mean = round(df.groupby('Pclass')['Age'].mean()[pclass]) df.at[index, "Age"] = pclass_..

내가보려고만든 2022. 1. 26. 22:13

windows - 아나콘다 가상환경에 konlpy, MeCab 설치하기

1. java 설치하기 https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#jdk17-windows - 접속해서 windows용 다운로드 2. 환경변수 설정 - 시작에서 시스템 환경 변수 편집 검색 - 시스템 변수에서 새로 만들기 - 변수이름은 JAVA_HOME, 변수 값은 설치한 jdk 파일의 bin 폴더로 시스템 변수 설정 3. 아나콘다 설정 - Anaconda Powershell Prompt를 관리자 권한으로 실행 - system32에서 c드라이브로 directory 변경 후 (cd .. 을 입력할 경우 상위 풀더로 이동) conda create -n 가상환경 이름 python=3.7 anaconda (MeCab설치를 위해 파이썬 3.7버전의 가상 환경 생성..

자연어 2022. 1. 22. 14:25

Pytorch - MNIST 데이터로 MLP 모델 실습

1. 필요한 모듈 불러오기 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torchvision import transforms, datasets 2. GPU 사용가능 여부 확인 if torch.cuda.is_available() : DEVICE = torch.device('cuda') else : DEVICE = torch.device('cpu') print('Using PyTorch version :', torch.__version__, ' Device :', DEVICE) 3. 데이터 불러오기 BATCH_SIZE = 32 EPOC..

딥러닝 2022. 1. 19. 14:15

파이썬으로 데이터 시각화하기 - Matplotlib 산점도(scatter plot)

Scatter plot 예쁘게 시각화하기 데이터 : 캘리포니아 집값 데이터 housing.plot(kind = 'scatter', x = 'longitude', y = 'latitude', alpha = 0.4, s = housing['population']/100 , label = 'population', figsize = (10,7), c = 'median_house_value', cmap = plt.get_cmap('jet'), colorbar = True, sharex = False) plt.legend() plt.show() x 축은 경도, y 축은 위도, 원의 반지름은 구역의 인구를 나타내고 색상은 주택 가격을 나타낸다.

내가보려고만든 2022. 1. 14. 15:09

머신러닝 종류

1. 지도 학습(Supervised Learning) 지도 학습은 훈련 데이터로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습의 한 방법으로, 지도 학습에서는 데이터와 정답을 입력(input)과 타깃(target)이라고 하고, 이 둘을 합쳐 훈련 데이터(training data)라고 부른다. 지도 학습의 종류로는 분류와 회귀가 있다. 1) 분류(Classification) 데이터가 어떤 그룹(label)에 속하는지를 예측하는 것 2) 회귀(Regression) 데이터의 정확한 값(실수)을 예측하는 것 지도 학습 알고리즘 k-최근접 이웃 (k-nearest neighbors) 선형 회귀 (linear regression) 로지스틱 회귀 (logistic regression) 서포트 벡터 머신 (support..

머신러닝 2022. 1. 14. 13:37

환영합니다!

#1 글을 작성하고 블로그를 관리해보세요. ohy2525님의 회원 가입을 진심으로 축하합니다. 이 글은 비공개로 작성돼 있습니다. '편집'으로 내용을 바꾸시거나, 삭제 후 '새 글을 작성'하셔도 됩니다. 글 뿐만 아니라 블로그의 각종 설정을 변경할 수도 있습니다. '블로그관리'를 확인해보세요. #2 다양한 스킨이 있어요. 티스토리에 있는 다양한 '스킨'도 살펴 보세요. 블로그나 사이트를 사용하는 목적에 맞게 스킨을 고를 수 있습니다. 어떤 이야기를 주로 하실 건가요? 잘 생각해 보시고, 마음에 드는 스킨을 고르세요. '스킨 편집'을 통해 다양한 커스텀, 그리고 홈 꾸미기를 적용하실 수도 있답니다. #3 포럼에서 사람들과 소통하세요. 마지막으로 사용하시다가 티스토리에 대해 궁금한 내용이 있다면 '포럼'을 ..

카테고리 없음 2022. 1. 12. 10:41

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