Tensorflow 2.0 Tutorial ch4.4 - 보스턴 주택 가격 데이터세트

공지 본 Tutorial은 교재 시작하세요 텐서플로 2.0 프로그래밍의 강사에게 국비교육 강의를 듣는 사람들에게 자료 제공을 목적으로 제작하였습니다. 강사의 주관적인 판단으로 압축해서 자료를 정리하였기 때문에, 자세하게 공부를 하고 싶은 반드시 교재를 구매하실 것을 권해드립니다. 본 교재 외에 강사가 추가한 내용에 대한 Reference를 확인하셔서, 추가적으로 학습하시는 것을 권유드립니다. Tutorial 이전 강의가 궁금하신 분들은 아래에서 선택하여 추가 학습 하시기를 바랍니다. Google Colab Tensorflow 2.0 Installation Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.1 - 난수 생성 및 시그모이드 함수 Tensorflow 2.

Ch01 BigQuery getstarted

I. 자료 정리를 하며.. 데이터 분석가에게 또는 싸이언티스트들에게 SQL문법은 매우 중요하다. 지금도 어딘가에는 데이터는 쌓이고 있고, 문제는 쌓여 있는 데이터를 활용해서 어떤 비즈니스 문제를 해결할지가 가장 큰 이슈이기 때문이다. 그동안 SQL은 MySQL과 RDB 문법, MongoDB와 NoSQL과 같은 문법으로 나누어서 볼 수 있다. 강사가 과거 프로젝트에서 사용했던 SQL은 MySQL, MSSQL, MongoDB가 있었는데, 각각의 문법이 다르다는 측면이 있어서 조금 애를 많이 먹었다. 특히 MongoDB문법은 JSON 형태로 되어 있기 때문에, 별도의 문법이라 보는게 더 낫다.

Tensorflow 2.0 Tutorial ch4.3 - 딥러닝 네트워크를 이용한 회귀

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Hugo + Mathjax 설정

I. 인라인 수식 에러 한동안 수식 에러를 많나 고생하였다. $$ ... $$ 코드는 잘 적용이 되었다. 그런데, 글 중간에 수식을 넣는 건 잘 되지 않았다. $ ... $ 표현하면 수식문법이 그대로 나와서 글의 가독성이 조금 떨어져 있었다. 통계수식을 넣어주면, 그냥 무언가 전문가스럽다! 전문가도 아니지만 ㅎㅎ $x_{i}$ 내가 표현하고자 하는 것 Vs. x_{i} 실제로 화면에 나오는 것 그리고, 한동안 헤매었다. 길은 알고 있었으나, 역시 적용이 쉽지 않았다. 아래는 해결 방안을 공유한다.

Tensorflow 2.0 Tutorial ch4.2 - 다항 회귀

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Tensorflow 2.0 Tutorial ch4.1 - 선형회귀

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Corona Shiny Project 6_1 - 데이터 전처리

공지 이번에 준비한 튜토리얼은 제 강의를 듣는 과거-현재-미래 수강생분들을 위해 준비한 자료이다. 많은 도움이 되기를 바란다 이번에 준비한 Tutorial 코로나 세계현황을 Shiny Dashboard로 만들어 가는 과정을 담았다. I. Shiny Tutorial 소개 처음 shiny를 접하거나 shiny의 전체 튜토리얼이 궁금한 사람들을 위해 이전 글을 소개한다. shiny tutorial 01 - get started shiny tutorial 02 - Shiny Structure shiny tutorial 03 - HTML content shiny tutorial 04 - Shiny Layouts shiny tutorial 05 - Sharing Apps shiny tutorial 06 - shinydashboard shiny tutorial 07 - flexdashboard shiny tutorial 08 - HTML, CSS 적용 II.

Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.5 - 세번째 신경망 네트워크 - XOR

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GT 패키지 소개

공지 본 블로그는 2020-04-08에 소개된 Great Looking Tables: gt(v0.2) by Richard Iannone 글을 번역한 것이다. 함수와 관련된 설명은 가급적 원어를 직접 인용 했으니, 영어로 직접 함수의 사용처를 음미하시길 바란다. I. Intro gt라는 이름은 grammar of tables즉 “테이블의 문법"의 줄임말이며 gt의 목표는 ggplot2와 비슷하게 운영하는 것이다. 특정 테이블을 쉽게 만들 수 있을 뿐만 아니라 다양한 문제를 해결하기 위해 서로 다른 방법으로 재결합할 수 있는 기본 구성요소 집합을 기술하는 역할을 한다.

Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.4 - 두번째 신경망 네트워크: OR

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