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딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
안녕하세요 강사님! 수학때문에 고민이 있어 이렇게 질문드립니다.
안녕하세요 선생님. 우선 좋은 강의를 해주셔서 감사드립니다.다름이 아니라 현재 섹션1,2 를 수강한 상태입니다.섹션 1, 2를 수강하는데 수식이 굉장히 많이 등장하더라구요.제가 수포자였어서 현재로썬 이해하는데 있어서 어려움이 많은 상태입니다.(지금은 열심히 공부하고 있습니다! 아무래도 딥러닝을 공부하는데 수학이 필수인거같아서)그래서 작동 원리만 이해하고 우선은 넘어가는 방식으로 공부하려고 하는데 이렇게 해도 괜찮을까요?? 예를들면 경사하강법은 손실함수의 기울기가 적어지는 방향으로 학습하는 것이구나, 오차역전파는 미분을 거꾸로 하면서 가중치를 업데이트하는 것이구나, 손실함수는 이런게 있구나, 옵티마이저는 이런게 있구나 이렇게 작동하는구나 이런식으로요.물론 언젠가는 반드시 다 이해해야겠지만 딥러닝입문자로써는 이렇게 이해만 하고 넘어가도 될까요??
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처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 문제로 개념/활용 익히기) [데이터과학 Part2]
train.corr().iplot(kind='heatmap', colorscale='Blues') 에러 발생시.
train.corr().iplot(kind='heatmap', colorscale='Blues')현재 위의 코드 수행시 에러가 발생하는데요. ValueError: could not convert string to float: 'Braund, Mr. Owen Harris'train 데이터프레임에서 문자열 데이터가 포함되어 있기 때문에 해당 에러가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 상관 관계 행렬을 계산하기 전에 문자열 열을 제거해야합니다.저의 경우 다음처럼 새로운 객체를 만들어 진행하였습니다.object_cols = train.select_dtypes(include=['object']).columns #열의 데이터 타입이 문자인녀석 추출 new_train = train.drop(columns=object_cols) # 열의 데이터가 문자열인 것들 제거 후 새로운 객체에 생성 new_train.corr().iplot(kind='heatmap', colorscale='Blues')이러면 잘 나옵니다.
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처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 문제로 개념/활용 익히기) [데이터과학 Part2]
로컬 머신에서 iplot 으로 렌더링 안되시는 분들은
import plotly.io as pio pio.renderers.default='iframe'다음 코드를 추가해주시면, iframe 을 통해 렌더링 됩니다.저의 경우 다음 에러로 렌더링이 안됐습니다. ( F12 / Option+Command + i -> console 에서 확인 가능 .)
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현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁
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figure, ax_list = plt.subplots(nrows=3, ncols=5)figure.set_size_inches(20,20) for i in range(len(full_column_list)): sns.regplot(data=boston_house_df, x=full_column_list[i], y='PRICE', ax=ax_list[int(i/5)][int(i%5)]) ax_list[int(i/5)][int(i%5)].set_title("regplot " + full_column_list[i]) 안녕하세요 수업 즐겁게 듣고 있습니다 : ) 여기서 ax = ax_list 부분 설명 좀 부탁 드리겠습니다. 만약 i를 안쓰고 개별 1개 칼럼에 대해 그래프를 그린다면 ax = 뒤가 뭔지 궁금합니다. 이것만 알아도 위 코드가 이해될 것 같습니다. 감사합니다.