Computer Science/파이썬라이브러리&sklearn&keras (5) 썸네일형 리스트형 ML&DL_sklearn공부(2) << Iris Data를 이용한 학습과 평가 ML&DL_sklearn공부(2). Iris Data를 이용한 학습과 평가 데이터 불러오기. from sklearm.dataset import load_iris data = load_iris() 여기서 load_iris는 데이터 및 데이터의 설명을 담은 딕셔너리를 반환. dictionary를 아래의 코드를 통해 확인해볼 수 있다. 전처리 및 EDA np.unique(data.target, return_counts = True) # unique한 데이터를 반환해주고, return_counts를 설정해주면 갯수도 반환해준다. print(data.target_names) #['setosa' 'versicolor' 'virginica'] print(data.target.. ML&DL_sklearn공부(1) << Decision Tree sklearn공부(1)-Decision Tree Decision Tree 만들기. import sklearn from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split # 학습과 테스트 set을 나눠주는 역할 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data = load_breast_cancer() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, random_state = 42) # 여기서 random_state = 42는 random seed를 준 것임.. 딥러닝 >> Sequence Model과 Attention mechanism(deep learning.ai강의) deeplearning.ai의 course 5에서 week3를 공부하고 적는 리뷰입니당✍🏻 Basic Models 어떻게 훈련시킬 것인가 여기서는 sequence to sequence에 대해서 배울 겁니다. 보통의 machine translation problem에서는 인풋(x)에는 영어문장, 아웃풋(y)으로는 프랑스어인 데이터로 훈련시킵니다. 이 모델은 encoder와 decoder 두가지의 구조를 포함합니다. 여기서 encoder는 이전에 배운 LSTM이나 GRU를 사용하고, input sequence를 받으면 그 인풋을 나타내주는 vector를 만들어줍니다. 이 구조는 image captioning 구조와 비슷합니다. 왜냐하면 image captioning을 할 떄도 인풋을 사진으로 받으면 아웃풋으.. 학교 공부 >> dlib 설치 오류&해결 face landmark detect하는 오픈소스를 쓰려고 dlib를 설치하는데 자꾸 이런 오류가 떴다... 구글을 열심히 뒤지다가 brew install cmake export CC=/usr/bin/cc export CXX=/usr/bin/c++ ccmake ~/code/ANTs 한 후, pip install dlib 하니까 드디어 설치됐다 ㅠㅠ DataStructure::Segmentation fault 11 error segmentation fault 11 error는 "메모리, 포인터와 관련된 에러"이다. 쉽게 말해서 포인터가 메모리가 주어지지 않은 이상한 공간을 가리킬 경우에 나는 에러이다. 포인터 변수 curr를 지정해 줬는데, 이 변수가 가진 주소값이 if 문 안에서 메모리의 끝까지 가버려서 다음 for문에서 curr=curr->next 때 에러가 나는 것이었다. for문을 나온 후 그래서 curr->item 값은 물론 curr->next의 값을 알려고 할 때 메모리 문제로 에러가 뜨는 것이었다. 포인터 변수 지정하고 난 후엔 항상 포인터 변수가 어떤 주소값을 가지고 있는지 유념하기! 이전 1 다음
