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머신러닝24

머신러닝 :: 캐글(kaggle) 데이터셋을 활용한 선형회귀 실습(2) 캐글(Kaggle) 선형회귀 분석 : Single-variable linear regression, optimizer(Adam, SGD) 1. 캐글(Kaggle) 데이터셋 준비하기 1) Salary 데이터셋을 활용한 선형회귀 예측 · 먼저 아래 사이트에서 csv 데이터를 받아와서 분석코드를 짰다. · 데이터 모습은 간단히 아래와 같았다. · 데이터를 받아오기 위해 환경설정을 하고 아래와 같이 자료를 받아 압축을 풀고 셋팅하였다. import os os.environ['KAGGLE_USERNAME'] = 'username' # username os.environ['KAGGLE_KEY'] = 'key' # key !kaggle datasets download -d rsadiq/salary """ Downlo.. 2022. 10. 11.
머신러닝 :: 캐글(kaggle) 데이터셋을 활용한 선형회귀 실습 캐글(Kaggle) 선형회귀 분석 : Single/Multi-variable linear regression 1. 캐글(Kaggle) 데이터셋 준비하기 1) Kaggle 데이터셋 가져올 준비하기 ① 캐글(Kaggle) 회원가입 → Account(계정) ② API - Create New API Token 클릭하여 kaggle.json 다운로드 ③ 브라우저에서 json 파일을 열어 username 및 key 복사 ④ 아래 코드에 자신의 username 및 key를 붙여넣어 환경변수 설정 실행 import os os.environ['KAGGLE_USERNAME'] = '' # 본인의 username os.environ['KAGGLE_KEY'] = '' # 본인의 key 2) 광고 데이터셋 다운로드 ① 원하는 .. 2022. 10. 11.
머신러닝 :: 선형회귀(Linear Regression) 분석 실습(Tensorflow, Keras) 머신러닝 선형회귀 분석(tensorflow, keras) 1. 텐서플로(Tensorflow)를 활용한 선형회귀 분석 · · 먼저 텐서플로우를 아래와 같이 임포트 한다. Alias는 관례적으로 tf로 지정한다. import tensorflow as tf · 텐서플로는 v1버전을 사용하기 위해 아래와 같이 호출하여 사용한다. # tf.compat.v1. tf.compat.v1.disable_eager_execution() · 사용하려는 데이터셋을 정의한다. 아래에서 입력은 x_data, 출력은 y_data이다. x_data = [[1, 1], [2, 2], [3, 3]] y_data = [[10], [20], [30]] · X, Y를 넣어줄 공간(placeholder)을 정의해준다. 괄호 안에는 데이터 형식.. 2022. 10. 11.
Web 개발 :: 파이썬 django 인스타그램 클론 코딩 완료, 머신러닝_TIL#27 ■ JITHub 개발일지 27일차 □ TIL(Today I Learned) :: Django 인스타그램 클론 코딩, 머신러닝 선형회귀, 경사하강법, 데이터셋 분할 등 1. 머신러닝 기초 이론 - 알고리즘이란? : 수학과 컴퓨터 과학, 언어학 또는 관련 분야에서 어떠한 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차나 방법을 공식화한 형태로 표현한 것, 계산을 실행하기 위한 단계적 절차 - 위키피디아 - 회귀와 분류 1) 회귀(Regression) : 입력값에 따른 출력값을 연속적인 실수값으로 예측 2) 분류(Classification) : 입력값이 따른 출력값을 계층으로 분류하여 결과값을 정리하는 방식. 이진분류(Binary classification)와 다중분류(Multi-class classification.. 2022. 10. 10.
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