17강 - 인공 신경망 ▶️ 간단한 인공 신경망 모델 만들기 지난 시간 16강 강의 들은 후 수정 패션 MNIST from tensorflow import keras (train_input, train_target), (test_input, test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() print(train_input.shape, train_target.shape) # //(60000, 28, 28) (60000,) print(test_input.shape, test_target.shape) # //(10000, 28, 28) (10000,) 딥러닝에서는 새로운 데이터세트를 사용하려면 너무 복잡해져서 보통 고전적으로 사용되는 데이터셋 사용함. 머신러닝..

11강 - 로지스틱 회귀로 와인 분류하기 & 결정 트리 지난 시간에 레드 와인과 화이트 와인 알코올, 당도, pH에 따라 레드 와인, 화이트 와인 분류. 화이트 와인을 양성 클래스 (1) 로 세팅 됨. 데이터 준비하기 wine.info() # // # //RangeIndex: 6497 entries, 0 to 6496 # //Data columns (total 4 columns): # // # Column Non-Null Count Dtype # //--- ------ -------------- ----- # // 0 alcohol 6497 non-null float64 # // 1 sugar 6497 non-null float64 # // 2 pH 6497 non-null float64 # // 3 c..

지난 시간에 럭키 백 확률에 따라 다른 상품. 확률 예측으로 회귀로 판단하는 것이 아니라 각 상품에 대한 확신(확률)이 얼마인지에 따라 분류하는 것임. 확률 계산하기 데이터 준비 import pandas as pd fish = pd.read_csv('https://bit.ly/fish_csv_data') fish.head()# 만들어진 데이터프레임을 테이블로 출력. 첫번째 행은 csv 1라인 헤더 의미. 인덱스는 실제 csv 파일에는 없는 것. fish_input = fish[['Weight', 'Length', 'Diagonal', 'Height', 'Width']].to_numpy() fit_target = fish['Species'].to_numpy() to_numpy()를 통해 넘파이 형식으로 변..