공부
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Atom_공부/Web 2021. 7. 18. 09:01
https://atom.io/ A hackable text editor for the 21st Century At GitHub, we’re building the text editor we’ve always wanted: hackable to the core, but approachable on the first day without ever touching a config file. We can’t wait to see what you build with it. atom.io
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[앙상블 모델] GradientBoostingRegressor공부/A.I 2021. 7. 17. 18:55
books.google.co.kr/books?id=tPaTDwAAQBAJ&lpg=PP1&dq=%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C%20%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D&hl=ko&pg=PA1#v=onepage&q=%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C%20%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D&f=false 파이썬 라이브러리를 ..
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[앙상블 모델] Random forest2공부/A.I 2021. 6. 27. 20:03
2021.06.19 - [공부/A.I] - [앙상블 모델] Random forest [앙상블 모델] Random forest https://books.google.co.kr/books?id=tPaTDwAAQBAJ&lpg=PP1&dq=python%20%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C&hl=ko&pg=PP1#v=onepage&q&f=false 파이썬 라이브러리를 활용한 머.. doraeul19.tistory.com - 보다 많은 트리로 이루어진 랜덤 포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train..
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[앙상블 모델] Random forest공부/A.I 2021. 6. 19. 20:08
https://books.google.co.kr/books?id=tPaTDwAAQBAJ&lpg=PP1&dq=python%20%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C&hl=ko&pg=PP1#v=onepage&q&f=false 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판) 사이킷런 핵심 개발자에게 배우는 머신러닝 이론과 구현 현업에서 머신러닝을 연구하고 인공지능 서비스를 개발하기 위해 꼭 학위를 받을 필요는 없습니다. 사이킷런(scikit-learn)과 같은 훌륭 books.google.co.jp - Random Forest 랜덤 포레스트는 기본적으로 조금씩 다른 여러 결정 트리의 묶음이다. 각 결정 트리는 데이터의 일부에 과대..
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결정 트리공부/A.I 2021. 5. 30. 19:50
books.google.co.kr/books?id=tPaTDwAAQBAJ&lpg=PP1&dq=%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C%20%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D&hl=ko&pg=PA1#v=onepage&q=%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC%EB%A5%BC%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C%20%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D&f=false 파이썬 라이브러리를 ..
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Naive Bayes Classifier공부/A.I 2021. 5. 30. 17:50
- 나이브 베이즈 분류기 Logistic Regression이나 LinearSVC 같은 선형분류기보다 훈련 속도가 빠른편이다. scikit-learn에서는 GaussianNB, BernoulliNB, MultinomialNB 세 가지를 제공한다. GaussianNB 연속적인 어떤 데이터에도 적용가능 BernoulliNB 이진 데이터(0, 1) MultinomialNB 카운트 데이터(정수 카운트), 문장에 나타난 단어의 횟수 등 BernoulliNB 분류기는 각 클래스의 특성 중 0이 아닌 것이 몇개인지 센다. 다른 두 나이브 베이즈 모델은 계산하는 통계 데이터 종류가 조금 다르다. MultinomialNB는 클래스별로 특성의 평균을 계산하고, GaussianNB는 클래스별로 각 특성의 표준편차와 평균을 ..