Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 모두를 위한 RL
- Laplacian
- Hessian Matrix
- 판다스
- Linear algebra
- machine learning
- convex optimization
- unity
- rl
- Jacobian Matrix
- optimization
- David Silver
- 논문
- 딥러닝
- Deep Learning
- reinforcement learning
- statistics
- ML-Agent
- paper
- Series
- 김성훈 교수님
- Python Programming
- pandas
- 사이킷런
- 강화학습
- list
- neural network
- 유니티
- 데이터 분석
- 리스트
Archives
목록scikit-learn (1)
RL Researcher
Scikit-Learn(붓꽃 품종 예측하기)
첫번째 머신러닝 - 붓꽃 품종 예측 분류(Classification)는 대표적인 지도학습(Supervised Learning) 방법의 하나입니다. - 지도학습은 학습을 위한 다양한 피처(Feature)와 분류 결정값인 레이블(Label) 데이터로 모델을 학습한 뒤, 별도의 테스트 데이터 세트에서 미지의 레이블을 예측합니다. - 즉 지도학습(Supervised Learning)은 명확한 정답이 주어진 데이터를 먼저 학습한 뒤 미지의 정답을 예측하는 방식입니다. # 사이킷런 내의 아이리스 모듈 import합니다. # 분류 모델의 종류인 DecisiontreeClassifier 불러오기 # 데이터 세트를 학습 데이터와 테스트 데이터로 분리하는 데 train_test_split()함수 사용합니다. from sk..
Machine-Learning/Scikit-Learn
2020. 12. 14. 21:45