Be Brave, Be Humble

Open in Colab 누르면 코랩으로 이동 가능 ㅎㅎ.. 4회차 때 시험 준비하며 이미 전부 작성한 코드라 코랩으로 다시 옮겨 정리하기는 귀찮네요 복붙하셔서 스파이더로 보시면 나름 가독성 있어요..ㅎㅎ In [ ]: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jun 23 00:59:02 2022 @author: FullSun """ ############################################### ### Part5. 파이썬으로 초보 분석가 탈출하기 ### ############################################### #--------------------------------------------- # 2. 분류 모델 수행하..

Open in Colab 누르면 코랩으로 이동 가능 이번 포스팅도 스파이더로 작성한 점 양해를.. 다시는 스파이더로 코딩하지 않겠습니다. In [ ]: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jun 21 20:51:44 2022 @author: FullSun """ ############################################### ### Part5. 파이썬으로 초보 분석가 탈출하기 ### ############################################### ''' ** 꿀팁[1.1]: 모듈명을 모르는 경우 ** ''' import sklearn # 패키지 가져오기 print(dir(sklearn)) # 패키지 모듈 확인하기 # ㄴ ..

Open in Colab 누르면 코랩으로 이동 가능 이번 포스팅도 스파이더로 작성하여 블록 구분 없는 점 미리 머리 박습니다.. In [ ]: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jun 17 21:19:28 2022 @author: FullSun """ ############################################### ##### Part4. 파이썬으로 초보 분석가 되기 ##### ############################################### ''' 작업형 제1유형을 위한 챕터 작업형 제1유형은 데이터 전처리에 초점이 맞추어져 있으며, 주어진 2차원 데이터셋을 가공하여 최종 결과를 print()하면 됨!! 출력시 중간 출력..

Open in Colab 누르면 코랩으로 이동 가능 과거의 나는 왜 스파이더로 작성했을까요.. 왜.. 한 블럭 안에 들어가서 가독성 제로인 점 양해를.. ㅠ In [ ]: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jun 6 22:08:36 2022 @author: FullSun """ ############################################### ########### Part2. 파이썬에 발 담그기 ########### ############################################### #--------------------------------------------- # 1. 너무 쉬운 파이썬 #-----------------..

Open in Colab 누르면 코랩으로 이동 가능. 빅데이터 분석기사 실기를 전부 스파이더로 작성해서 ^^,, colab으로 옮기니 한 블럭에 다 들어가버리네요 머쓱 프리렉 빅데이터 분석기사 실기책을 바탕으로 작성했습니다. In [ ]: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jun 10 05:55:08 2022 @author: FullSun """ ############################################### ##### Part3. 파이썬으로 데이터 분석 준비하기 ##### ############################################### #---------------------------------------------..

Open in Colab 누르면 깃헙 이동 가능합니다. 머신러닝 프로세스 A to Z section1. 머신러닝 프로세스 Data set 분할 training:validation:test = 70-90 : 10-20 : 10-20 validation set 없이 학습데이터와 테스트 데이터로 진행하는 경우가 많음 => 8:2 학습 데이터를 그룹으로 나누어서 cross validation하는 경우도 많이 사용됨 데이터 전처리 feature 표준화/정규화 (MinMaxScaler, StandardScaler) 정규화: feature들의 단위가 다르기 때문에 생기는 문제 해결하기 위해 단위 통일 범주형 변수 더미화 (One-Hot or multinomial)

https://github.com/BeBrave-BeHumble/Coding_test/blob/main/%EC%BD%94%EB%94%A9%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8_%EA%B8%B0%EC%B4%88%EB%AC%B8%EB%B2%95.ipynb GitHub - BeBrave-BeHumble/Coding_test Contribute to BeBrave-BeHumble/Coding_test development by creating an account on GitHub. github.com https://www.youtube.com/watch?v=m-9pAwq1o3w&t=5367s 나동빈의 코딩테스트 기초 문법 유튜브 참고 알고리즘 문제 해결 과정 지문 읽기 및 컴퓨터적 사고 요구사항(복잡..