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[혼공단 5기] 혼공머신 6주차 학습 인증

[혼공단 5기] 혼공머신 6주차 학습 인증

2021.03.01
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..
[혼공단 5기] 혼공머신 4주차 학습 인증

[혼공단 5기] 혼공머신 4주차 학습 인증

2021.02.22
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
[혼공단 5기] 혼공머신 3주차 학습 인증

[혼공단 5기] 혼공머신 3주차 학습 인증

2021.02.14
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..
[혼공단 5기] 혼공머신 2주차 학습 인증

[혼공단 5기] 혼공머신 2주차 학습 인증

2021.02.07
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..
[혼공단 5기] 혼공머신 1주차 학습 인증

[혼공단 5기] 혼공머신 1주차 학습 인증

2021.01.31
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..
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