I. 개요 VS Code에 Jupyter Notebook을 연동해본다. 강사는 R & Python을 연동해서 작업할 일이 많다. 특히 블로그를 쓰다보면 더욱 그러한 일이 많은데, IDE가 많으면 많을수록 무언가 복잡스러워 보일 때가 많다. 이 때 좀 더 효율적으로 일하고자 하는 마음에 VS Code에 Jupyter Notebook을 추가 및 연동하는 작업을 진행해본다.
II. Installation 내용의 간결화를 위해, VS Code 및 Jupyter Notebook 설치 방법은 본 포스트에서는 생략한다.
VS Code 설치방법: https://code.visualstudio.com/download Jupyter Notebook 설치 방법: https://jupyter.
I. 공지 이번 포스트부터 강사의 과거-기존-미래 수강생들이 보다 효율적으로 공부할 수 있도록 구글코랩에서 진행하는 텐서플로 2.0 Tutorial을 준비한다.
II. 개요 GPU를 활용하여, 딥러닝을 연습하고 공부하고 싶지만, 쉽지많은 않다. 구글 코랩의 존재는 예전부터 알고 있었지만, 마땅히 정리를 하지 못하던 찰나에, 이제 본격적으로 강의 준비를 하며 2020년은 구글 코랩과 함께 하기로 결정하였다. 특히 텐서플로 Tutorial을 준비하면서 개인적으로 많이 성장하기를 바라며..
III. Why Tensorflow 2.0? 비즈니스적으로 접근을 해보자. 앱의 경우, 2007년쯤 IOS가 출시된 이후, 경쟁자로 Andorid가 등장했다.
강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 Overview 필터링은 특정 조건식을 만족하는 행을 따로 추출하는 개념이다. 특정 행의 값에 조건식 True/False을 판별하여 값을 추출하는 방법이다. 이 때, 비교 연산자 또는 조건식 (>, <, ==, ...)을 적용하면 행을 추출할 수 있다.
우선 데이터부터 확인한다.
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II. Sample Tutorial 엑셀로 된 ticket_sales 데이터에서 ticket_quantity가 가장 많이 팔린 영화 Top3를 구하는 소스코드를 구해본다.
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II. 데이터 입출력 판다스는 다양한 형태의 외부 파일을 읽을 수 있다. CSV, MS Excel, SQL, HDF5 Format과 같은 파일 포맷을 읽을 수 있다.
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지난시간과 마찬가지로 데이터는 동일한 것을 쓰도록 한다.
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II. Itertuples의 개념 itertuples()는 기본적으로 iterrows() 함수보다는 빠르다.
import pandas as pd import io import requests import pprint url = 'https://raw.
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I. 지도 학습 VS 비지도 학습 머신러닝은 크게 두 가지 유형으로 분류한다. 우선 아래 표를 보자.
구분 지도학습(Supervised Learning) 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘(분석모형) 회귀분석분류모형 군집분석 특징 정답을 알고 있는 상태에서 학습모형 평가 방법이 다양한 편 정답이 없는 상태에서 서로 비슷한 데이터를 찾아서 그룹화모형 평가 방법이 제한적 지도학습(Supervised Learning)은 종속변수(Dependent Variable) 선정이 매우 중요하며. 종속변수 선정과 함께 데이터 분석도 같이 병행이 된다. 그러나 비지도학습(Unsupervised Learning)은 데이터가 많은데, 어떻게 분류하면 좋을지 모를 때 서로 비슷한 특징끼리 결합 및 그룹화 하는 것을 말한다.
I 지도 학습 VS 비지도 학습 머신러닝은 크게 두 가지 유형으로 분류한다. 우선 아래 표를 보자.
구분 지도학습(Supervised Learning) 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘(분석모형) 회귀분석분류모형 군집분석 특징 정답을 알고 있는 상태에서 학습모형 평가 방법이 다양한 편 정답이 없는 상태에서 서로 비슷한 데이터를 찾아서 그룹화모형 평가 방법이 제한적 지도학습(Supervised Learning)은 종속변수(Dependent Variable) 선정이 매우 중요하며. 종속변수 선정과 함께 데이터 분석도 같이 병행이 된다. 그러나 비지도학습(Unsupervised Learning)은 데이터가 많은데, 어떻게 분류하면 좋을지 모를 때 서로 비슷한 특징끼리 결합 및 그룹화 하는 것을 말한다.