전체 글83 [개인]합성곱 신경망을 통한 이미지 분류 아래의 자료를 참고하였습니다 github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch/blob/master/lab-10_4_2_ImageFolder_2.ipynb deeplearningzerotoall/PyTorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 실은 이번 챕터는 customize한 데이터를 가지고 이미지 분류를 하는 거였다. 있는 데이터 셋으로 하는 건 별로 재미가 없을 것 같아서 새로 만들어보았다. 혼자 여기저기 잘 놀러다니는 편이라, 이번주에는 어린이 대공원을 갔다왔다... 2021. 4. 26. 08 합성곱 신경망 Convolution Neural Network 아래의 링크를 참고하여 작성하였습니다. wikidocs.net/62306 drive.google.com/drive/folders/1qVcF8-tx9LexdDT-IY6qOnHc8ekDoL03 kmooc에 정말 좋은 강의가 있다. 회원가입을 감수할 수 있다면 아래의 링크들을 참고하길 바란다. 청강이 된다! 다만 조금 디테일은 다른 것 같지만 채널에 대한 이해는 더 편하게 된 것 같다. 더보기 www.kmooc.kr/courses/course-v1:KoreaUnivK+ku_eng_003+2020_A26/courseware/9d359fe6ceb941ff8441d02e4ef070a7/e853fd36a90f43348a019ef3036fadee/1?activate_block_id=block-v1%3AKoreaUniv.. 2021. 4. 22. fraud detection 을 통해보는 outlier algorithm github.com/kkimlim2/outlier_detection 코드 확인은 위에서 이제 git을 공부해서 어느 정도 할 줄 안다!! 위에 끊임없이 push할 예정이다 0. 배경 이상치는 정상 데이터 분포에서 크게 벗어나는 데이터를 의미한다. 이상치는 정상 데이터의 분포를 왜곡한다는 점에서 데이터 정제 과정에서 필수적이다. 데이터 정제에서 나아가 다양한 목적에서도 이용되는 분야이다. 그 중에서도 본고는 특히, 금융 데이터에 접목하여 이상치 탐지 알고리즘들의 비교분석하며 보다 나은 방법을 제시하고자 한다. 1. 데이터 셋 본고에서 참조한 데이터 셋은 ieee에서 제공하는 셋으로, 금융 사기를 예측하는 것이 목적이다. transaction과 id 크게 두개의 셋이 있지만, 본고의 목적은 정확하게 frau.. 2021. 4. 14. 인코딩을 통한 명목형 변수 knnimputing (150 000, 6) 중에서 3,000 개의 결측치 셀 import pandas as pd import numpy as np import category_encoders as ce from sklearn.impute import KNNImputer from sklearn.preprocessing import RobustScaler #######################작업 일지#################### ## 하나의 변수만 missing일 때만 해봅시다 ## =-> 이제 성공적으로 완수했으니까 그 다음 단계로 넘어가서 ## 여러개의 category가 missing인 경우도 해봅시다 ## => 이제 성공적으로 완수했으니까 그 다음 단계로 넘어가서 ## 1. missing_col의 자동 탐색 .. 2021. 4. 13. 이전 1 ··· 15 16 17 18 19 20 21 다음
