기본 미션 : 7-1절 문제 풀고 인증샷 메모 초반에는 코랩으로 하나하나 다 정리했는데, 책에 다 정리되어 있으니까 내가 뭘 더 정리해도 책보다는 정리 안되니까 이제 약간 그게 무슨 의미인가 싶고,,, 그냥 책에 메모하면서 공부하는 방법이 제일 좋은 것 같습니당 이해하는 내용은 똑같은데 시간은 더 적게 드니까! 처음 접하면 손코딩 하나하나 하는게 좋긴 한 것 같음 코테랑 스프링 공부할 시간도 부족해... 빨리 캐글하고 싶다 ㅠ_ㅠ 올려주시는 강의 다 듣고 내가 완전히 이해했다고 생각하면 캐글 본격적으로 뛰어들어야지...! 아좌좌 + 이 책을 이용하여 "혼공머신 기반 학습"을 했습니다 😎 www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ISBN=K052736813&start=pnaver_0..
기본 미션 : K-평균 알고리즘 작동 방식 설명하기 사진을 사과, 파인애플, 바나나로 구분하는 비지도 학습을 한다고 하자. K-평균 군집 알고리즘은 각 과일 군집의 평균값을 자동으로 찾아준다. 이 평균값이 클러스터(군집)의 중심에 위치하기 때문에, 클러스터 중심 알고리즘이라고도 부른다. 1. 일단 랜덤으로 k 개의 클러스터 중심을 정한다. 2. 각 샘플에서 가장 가까운 클러스터 중심을 찾아, 해당 클러스터의 샘플로 지정한다. 3. 클러스터에 속한 샘플의 평균값으로 클러스터 중심을 변경한다. 4. 클러스터 중심에 변화가 없을 때까지 2~3을 반복한다. 이 과정이 끝나면, 샘플들이 같은 클래스별로 군집을 이루도록 만들어집니다! + 이 책을 이용하여 "혼공머신 기반 학습"을 했습니다 😎 www.aladin.c..
[Kaggle] Sorry, we couldn't find any public results.
2021.02.23
문제 발생 Kaggle 의 Task 에 내 notebook을 submit 하려고 했는데, notebook이 보이지 않는다. 'Sorry, we couldn't find any public results.'라는 메시지만 보이고, 제출을 할 수가 없다. 해결 방법 Notebooks -> Your Work 를 확인해보자. 내가 작성한 notebook 이 Private 로 설정되어 있기 때문에 이런 상황이 일어난 것이다. 작성한 노트북으로 들어가서, 상단의 Share 버튼을 클릭하자. Private으로 설정된 걸 Public 으로 바꿔주고, Save를 클릭한다. (이때, 해당 노트북에 대한 comment를 turn on/off 하도록 설정할 수도 있다.) 다시 Task로 돌아가서, Submit 버튼을 클릭한다...
기본 미션 : 교차검증 설명 선택미션 : 앙상블 손코딩 혼자 공부하면서 정리하기 5-1절 Google Colaboratory colab.research.google.com 5-2절 Google Colaboratory colab.research.google.com + 이 책을 이용하여 "혼공머신 기반 학습"을 했습니다 😎 www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ISBN=K052736813&start=pnaver_02 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 구글 머신러닝 전문가로 활동하고 있는 저자는 여러 차례의 입문자들과 함께한 머신러닝&딥러닝 스터디와 번역·집필 경험을 통해 무엇을 어떻게 학습해야 할지 모르는 입문자의 막연함을 이해 www.aladin.co.kr
기본 미션 : 4-1절 문제 풀고 인증샷 선택 미션 : 4-2절 과대적합 / 과소적합 손코딩 코랩화면 인증샷 혼자 공부하면서 정리하기 4-1절 Google Colaboratory colab.research.google.com 4-2절 Google Colaboratory colab.research.google.com + 이 책을 이용하여 "혼공머신 기반 학습"을 했습니다 😎 www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ISBN=K052736813&start=pnaver_02 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 구글 머신러닝 전문가로 활동하고 있는 저자는 여러 차례의 입문자들과 함께한 머신러닝&딥러닝 스터디와 번역·집필 경험을 통해 무엇을 어떻게 학습해야 할지 모르는 입문자의 막연함을 이해..
기본 미션 : 3-1절 2번 문제 출력 그래프 인증샷 선택 미션 : 모델 파라미터에 대해 설명하기 모델 파라미터 사용자가 입력한 값이 아니라, 훈련 과정에서 모델이 학습한 값을 '모델 파라미터'라고 한다. 선형회귀 같은 머신러닝 알고리즘은 최적의 모델 파라미터를 찾는 것을 목적으로 한다. 이 과정을 보고 '모델 기반 학습'을 한다고 말한다. 모델 기반 학습을 하고 나면 모델 파라미터가 해당 모델에 저장된다. ex. 선형 회귀(Linear Regression) 모델에는 모델 파라미터 coef_ 와 intercept_ 가 저장된다. from sklearn.linear_model import LinearRegression lr = LinearRegression() lr.fit(train_input, train..
기본 미션 : 코랩 실습 화면 인증샷 선택 미션 : 2-1절 문제 풀고 인증샷 + 혼자 공부하면서 정리한 내용들 matplotlib matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, ...) Parameters x, y : float or array-like, shape (n,) - x축 값, y축 값 ** array-like : np.array가 배열로 interpret 할 수 있는 python object s : float or array-like, shape(n,), optional - 마커의 사이즈를 지정하는 매개변수 c : array-like or list of colors or color, optional - 마커의 색깔을 지정하는 매..