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머신러닝·딥러닝 문제해결 전략 | Ch8 Porto Seguro’s Safe Driver Prediction - EDA
머신러닝·딥러닝 문제해결 전략 Chapter 8
쉽게 시작하는 캐글 데이터 분석 - 1
대표적인 예제인 타이타닉 생존자 예측 경진대회를 바탕으로 데이터 분석 학습.1\. 데이터의 행과 열 확인하기2\. 데이터 내용 미리보기3\. 데이터 속성 확인하기데이터의 통계량 확인하기카테고리 변수 확인하기결측치 확인하기\_DF에서 임의의 열 추출하기시각화하고 싶은 데
Titanic survival rate(Random Forest)
Kaggle Link : https://www.kaggle.com/code/yoontaeklee/titanic-survival-rate-random-forest: 여러 feature들을 개별적으로 분석하고, feature들 간의 상관관계 확인, 여러 시각화 툴
머신러닝·딥러닝 문제해결 전략 | Ch7 Categorical Feature Encoding Challenge - Modeling
머신러닝·딥러닝 문제해결 전략 Chapter 7
머신러닝·딥러닝 문제해결 전략 | Ch7 Categorical Feature Encoding Challenge - Baseline
머신러닝·딥러닝 문제해결 전략 Chapter 7
[Intro to Machine Learning] 과소적합 & 과적합 (Underfitting and Overfitting)
이 글은 Kaggle Course - 출처이 글을 번역한 글입니다.이번에는 과소적합(Underfitting)과 과적합(Overfitting)에 관해 얘기해보겠습니다. 이 개념을 model에 적용하여 더욱더 정확한 model을 만들 수 있습니다.이제 우리는 모델의 정확도
[Python] matplotlib_대학원 입학과 스펙의 연관성 #2_수치형 데이터
Python_Pandas를 활용하여 대학원 입학과 스펙의 연관성에 대한 데이터를 출력해보자
[Intro to Machine Learning] 데이터 탐색 기초 (Basic Data Exploration)
이 글은 Kaggle Coueses 이글을 해석한 글입니다. Pandas를 이용하여 당신의 데이터를 탐색해 보세요 Machine leaning 프로젝트에서 첫 step은 데이터와 친숙해지는 것입니다. 당신은 아마 이를 위해 Pandas library를 이용할 것입니다
[Intro to Machine Learning] 기계학습 소개(Intro to Machine Learning)
이 글은 출처를 번역한 글입니다. 저작권에 문제가 있을시에 바로 삭제하겠습니다. Introduction 이글은 우선 machine learning model이 어떻게 작동되고 사용 되는지에 대한 개요로 시작하고자 합니다. 이전에 statistical modeling
1-1. Titanic 또 다른 방법 분석
기초부터 차근차근 다져가는 것이 제일 중요하다고 생각하지만 막상 익숙한 내용이면 스킵하기에 바빴다. 그래서 이번에는 마음가짐을 다르게 해서 접근하려고 한다.데이터 사이언스 프로젝트를 단계별로 접근하는 notebook이 있어서 읽어보려고 한다.Titanic Data Sc
Kaggle 시작😶
kaggle은 여러 머신러닝, 데이터사이언스 프로젝트를 접할 수 있는 곳이다. 이야기는 많이 들었지만 진짜 마음을 다잡고 시작하는 건 처음이다.정말 제대로 열심히 하면 나같은 초짜도 자신감이 생기고 잘할 수 있지 않을까 하는 희망감에서 시작한다.영어도 잘 못하고 뭐..
머신러닝·딥러닝 문제해결 전략 | Ch7 Categorical Feature Encoding Challenge - EDA
머신러닝·딥러닝 문제해결 전략 Chapter 7
머신러닝 자료 모음
다양한 머신러닝 관련 내용을 공부하면서 많은 도움이되고 앞으로도 종종 참고할만한 자료를 모아둔 것테디노트: 머신러닝 실전 앙상블 (Ensemble)과 Hyperparameter 튜닝
