ML(10)
-
[6주차 - Day3] ML_basics - E2E
End-to-End 머신러닝 프로젝트 부동산 회사에 막 고용된 데이터 과학자라고 가정하고 예제 프로젝트를 처음부터 끝까지 (End-to-End) 진행했습니다. 주요 단계는 다음과 같습니다. 프로젝트 과정 1. 큰 그림을 봅니다 (look at the big picture). 2. 데이터를 구합니다 (get the data). 3. 데이터로부터 통찰을 얻기 위해 탐색하고 시각화합니다 (discover and visualize the data to gain insights). 4. 머신러닝 알고리즘을 위해 데이터를 준비합니다 (prepare the data for Machine Learning algorithms). 5. 모델을 선택하고 훈련시킵니다 (select a model and train it). 6..
2023.05.14 -
Part2. Chapter 1 - 자동으로 모은 데이터는 분석하기 어렵다면서? 자동으로 모은 중고 자동차 데ᄋ..
데이터 출처: https://www.kaggle.com/austinreese/craigslist-carstrucks-data Used Cars Dataset Vehicles listings from Craigslist.org www.kaggle.com Step 1. 데이터셋 준비하기 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns Colab Notebook에 Kaggle API 세팅하기 import os # os.environ을 이용하여 Kaggle API Username, Key 세팅하기 os.environ['KAGGLE_USERNAME'] = 'jhighllight' os.enviro..
2023.03.26 -
Part1. Chapter 04 - 오늘 밤 유럽 축구, 어디가 이길까_ 데이터로 분석하고 내기르..
Step 1. 데이터셋 준비하기 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 데이터 출처: https://www.kaggle.com/hugomathien/soccer Colab Notebook에 Kaggle API 세팅하기 import os # os.environ을 이용하여 Kaggle API Username, Key 세팅하기 os.environ['KAGGLE_USERNAME'] = 'jhighllight' os.environ['KAGGLE_KEY'] = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' 데이터 다운로드 및 압축 해제하기 # Linux 명령어로 Kaggle API를 이용하..
2023.03.09 -
Part1. Chapter 03 - 롤(LOL) 좀 하니_ 이것만 하면 무조건 이긴다!
Step 1. 데이터셋 준비하기 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns Colab Notebook에 Kaggle API 세팅하기 import os # os.environ을 이용하여 Kaggle API Username, Key 세팅하기 os.environ['KAGGLE_USERNAME'] = 'jhighllight' os.environ['KAGGLE_KEY'] = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' 데이터 다운로드 및 압축 해제하기 # Linux 명령어로 Kaggle API를 이용하여 데이터셋 다운로드하기 (!kaggle ~) # Linux 명령어로 압축 해제하기 !kaggl..
2023.03.07