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Part1 train_input_fn Tensorflow2.0 changes Eager execution by default Model building with Keras and Estimators 텐서플로의 즉시 실행은 그래프를 생성하지 않고 함수를 바로 실행하는 명령형 프로그래밍 환경입니다. 나중에 실행하기 위해 계산가능한 그래프를 생성하는 대신에 계산값을 즉시 알려주는 연산입니다 import tensorflow as tf # 0D tensor d0 = tf.ones((1, )) # 1D tensor d1 = tf.ones((2,)) # 2D tensor d2 = tf.ones((2, 2)) # 3D tensor d3 = tf.ones((2, 2, 2)) constant는 가장 간단한 종류의 tens..

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커리큘럼 : 캐글 코리아 블로그 커리큘럼 참여 방법 필사적으로 필사하세요 커널의 A 부터 Z 까지 다 똑같이 따라 적기! 똑같이 3번적고 다음 커널로 넘어가시면 됩니다. Binary classification : Tabular data 1st level. Titanic: Machine Learning from Disaster 타이타닉 튜토리얼 1 - Exploratory data analysis, visualization, machine learning 캐글필사1-1-1-1 캐글필사 1-1-1-2 EDA To Prediction(DieTanic) 캐글필사1-1-2-1 캐글필사 1-1-2-2 Titanic Top 4% with ensemble modeling 캐글필사1-1-3-1 Introduction t..

7.1 80%의 실제 문제는 20%정도의 통계 기법으로 처리할 수 있다. > 그 통계 기법들은 크게 선형 모형, 일반화 선형 모형, 그리고 고차원 통계학습 모형인 라쏘 모형, 랜덤 포레스트 정도이다. 데이터형 분석 기법과 R함수 모형 0. 모든 데이터 데이터 내용, 구조 파악(glimpse) 요약 통계량(summary) 단순시각화(plot, pairs) 1. 수량형 변수 분포시각화(hist, boxplot, density) 요약 통계량(mean, median) t-검정(t.test) 2. 범주형 변수(성공-실패) 도수 분포(table, xtabs) 바그래프 barplot 이항검정 binom.test X ~ binom(n, p) 3. 수량형 x, 수량형 y 산점도 plot 상관계수 cor 단순회귀 lm 로..

6.1 통계, 올바른 분석을 위한 툴 ※ 꼭 알아야하는 통계 개념 P-값이란? 신뢰구간이란? 표본분포란? 통계학은 왜 어려운가? 6.2 통계학은 숨겨진 진실을 추구한다 통계학은 알려지지 않은 참값이 있음을 가정한다. 멋진 말로 모수(population parameter)라고 한다. 귀무가설 : 변화 없음, 효과 없음, 차이 없음을 나타낸다 대립가설 : 변화 있음, 효과 있음, 차이 있음을 나타낸다 6.2.1 P값 해석 P값이 크면 귀무가설을 기각하지 못하고 귀무가설을 받아들이게 되는데 이것은 귀무가설이 옳음을 증명하는 것은 아니다 다만. 귀무가설을 기각할 만한 증거가 불충분하다는 것이지 귀무가설을 증명하는 증거가 있다는 것이 아니다. 6.3 통계학은 불확실성을 인정한다 ※ 귀무가설과 대립가설 중에 어떤 ..

5.1 스타일 가이드와 협업 코드 레이아웃 : 줄바꾸기 변수명/함수명 : 대문자가 섞인 카멜케이스(CarmelCase)를 사용할 것인가, 아니면 밑줄을 사용한 스네이크케이스(snake_case)를 사용할 것인가, 동사를 사용할 것인가 들여쓰기 : 탭을 사용할 것인가, 아니면 스페이스를 사용할 것인가, 몇 글자를 들여쓸 것인가 > R에는 해들리 위컴과 구글 스타일이 있다.

4장 데이터 분석 순서 glimpse 함수를 통해 데이터를 살펴본다. 간단한 통계량을 계산해본다. [summary 함수 활용] 시각화 해본다. 데이터의 정규성, 등분산성이 필요한 경우에는 log, sqrt 변환을 통해서 가정을 만족시켜주는 것이 중요하다. 시각화의 중요성 아래 그림은 앤스콤의 사인방이라 불리는 시각화 예이다. 놀랍게도 네 그래프의 데이터 모두 동일한 평균, 분산, 상관관계, 선형 모형을 가지고 있다. 그럼에도 불구하고 데이터가 다른 패턴을 보인다. 이렇듯 데이터 분석과 함께 시각화를 함께 살펴보는 것이 정말 중요하다. 4.2.1 ggplot error bar 그리기 df % summarise(mean = mean(y), sd = sd(y)) ggplot() + geom_point(data..

1. 유튜브 채널 1) R 관련 유튜브 에이림 Rcoholic rcoholic - YouTube www.youtube.com 2. Kaggle 관련 자료 이유한님 캐클 및 머신러닝 팁

※ PCA, K-Means에 대해서 잘 정리된 미디엄 블로그 글을 소개한다 PCA, K-Means Unsupervised Learning : PCA, K-Means - Almighty Data Science Bootcamp - Medium Introduction medium.com ※ PCA는 요인분석의 2가지 기법 중 하나이다. 요인분석 요인분석 > 통계연구 | KSI 최고관리자 17-02-28 10:04 조회수6,948 6025.co.kr