캐글4 머신러닝 :: 딥러닝 MNIST 실습_캐글 Sign Language 데이터셋 딥러닝 MNIST 실습_캐글 Sign Language 데이터셋 1. 딥러닝 MNIST 실습 · 영어 알파벳 수화 데이터셋 (※ 링크 : https://www.kaggle.com/datamunge/sign-language-mnist) 1) 데이터셋 다운로드 import os os.environ['KAGGLE_USERNAME'] = '' # username os.environ['KAGGLE_KEY'] = '' # key !kaggle datasets download -d datamunge/sign-language-mnist !unzip sign-language-mnist.zip 2) 패키지 로드 from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.. 2022. 10. 13. 머신러닝 :: 이진 논리회귀(Logistic Regression)_캐글(Kaggle) 타이타닉 생존자 예측 머신러닝 이진 논리회귀_캐글(Kaggle) 타이타닉 생존자 예측 1. 이진 논리회귀(Binary Logistic Regression) ※ 타이타닉 생존자 예측하기 1) 데이터 다운로드 · 캐글(Kagge) 사용자 API 정보 입력 import os os.environ['KAGGLE_USERNAME'] = 'username' # username os.environ['KAGGLE_KEY'] = 'key' # key · 데이터 다운로드 !kaggle datasets download -d heptapod/titanic !unzip titanic.zip 2) 필요한 패키지 임포트 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers.. 2022. 10. 12. 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. 이전 1 다음 반응형
