무제

ㅇㅇ
카테고리 없음 2022. 1. 4. 07:49
초보를 위한 뉴스기사 분류 비지도 모델 (kmeans)

안녕하세요. 이번 시간에는 초보를 위한 뉴스기사 분류 비지도 모델 (kmeans) 에 대해서 알아보고자 합니다. 최근들어, 초보를 위한 뉴스기사 분류 비지도 모델 (kmeans)에 대한 관심이 많아져서 오늘 알아보는 자료를 포스팅하게 되었습니다. 늘 말씀드리지만, 저보다 훌륭한 글들로 이미 포스팅해주신 다른 분들이 많기 때문에 이번 초보를 위한 뉴스기사 분류 비지도 모델 (kmeans) 포스팅에서 부족한 부분은 다른 블로거 분들을 통해서 충분히 얻으실 수 있습니다. 그럼 python 초보자 분들도 충분히 하실 수 있을 초보를 위한 뉴스기사 분류 비지도 모델 (kmeans) 시작합니다. 예제 파일은 아래에 첨부했습니다. 기사 분류 (비지도학습 군집)¶ In [1]: # !pip install tweepy=..
Data Analytics/Machine learning(ML) study 2022. 1. 2. 19:54
보스턴주택가격 데이터 scikit-learn에서 없어진 데이터

보스턴 데이터셋이 윤리적인 문제로 없어졌다고 합니다. 더이상 from sklearn.datasets import load_boston 이 안된다고 하네요. 그래도 회귀분석 예제에 써야하니까 이렇게 남깁니다. - CRIM: 지역별 범죄 발생률 - ZN: 25,000평방피트를 초과하는 거주 지역의 비율 - INDUS: 비상업 지역 넓이 비율 - CHAS: 찰스강에 대한 더미 변수(강의 경계에 위치한 경우는 1, 아니면 0) - NOX: 일산화질소 농도 - RM: 거주할 수 있는 방 개수 - AGE: 1940년 이전에 건축된 소유 주택의 비율 - DIS: 5개 주요 고용센터까지의 가중 거리 - RAD: 고속도로 접근 용이도 - TAX: 10,000달러당 재산세율 - PTRATIO: 지역의 교사와 학생 수 비율..
Data Analytics/Machine learning(ML) study 2022. 1. 2. 10:45
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