마라톤 기계 학습으로 풀 마라톤의 골 타임을 예측～①:Runtastic의 데이터를 Garmin Connect에 캡처～ 방대한 연습 데이터(라고 해도 70건 정도)를 이용해 무언가 할 수 없는가라고 생각해, 연습 내용의 양호함을 좌우한다고 생각되는 다양한 요인(날씨, 기온, 컨디션 등)을 특징량에 포함시켜 학습 데이터를 작성해, 아직 달리지 않은 풀 마라톤의 골 타임을 예측하는 것으로 향후 의 연습 내용의 개선 검토에 살리는 것을 목적으로 실시합니다. 일반적인 데이터 분석 프로세스에 따라 다음과 같이 진행합니... 데이터 분석RuntasticGarmin마라톤기계 학습 Python Bokeh를 통한 마라톤 데이터 시각화 Python의 Bokeh를 사용하여 좋아하는 마라톤 데이터를 시각화합니다. 웹 브라우저를 대상으로 하는 상호 작용 파이톤의 시각 형상 라이브러리입니다. 특징. • 결과는 이미지가 아닌 HTML 파일 생성 ・상호작용 가능 그림% 1개의 캡션을 편집했습니다. 단추와 슬라이더 등의 표시 ・파이썬 외에도 스칼라, R, 줄리아 등에서 사용 가능 · Jupter Notebook의 디스플레이도 지원 나는... 시각화Bokeh마라톤Python
기계 학습으로 풀 마라톤의 골 타임을 예측～①:Runtastic의 데이터를 Garmin Connect에 캡처～ 방대한 연습 데이터(라고 해도 70건 정도)를 이용해 무언가 할 수 없는가라고 생각해, 연습 내용의 양호함을 좌우한다고 생각되는 다양한 요인(날씨, 기온, 컨디션 등)을 특징량에 포함시켜 학습 데이터를 작성해, 아직 달리지 않은 풀 마라톤의 골 타임을 예측하는 것으로 향후 의 연습 내용의 개선 검토에 살리는 것을 목적으로 실시합니다. 일반적인 데이터 분석 프로세스에 따라 다음과 같이 진행합니... 데이터 분석RuntasticGarmin마라톤기계 학습 Python Bokeh를 통한 마라톤 데이터 시각화 Python의 Bokeh를 사용하여 좋아하는 마라톤 데이터를 시각화합니다. 웹 브라우저를 대상으로 하는 상호 작용 파이톤의 시각 형상 라이브러리입니다. 특징. • 결과는 이미지가 아닌 HTML 파일 생성 ・상호작용 가능 그림% 1개의 캡션을 편집했습니다. 단추와 슬라이더 등의 표시 ・파이썬 외에도 스칼라, R, 줄리아 등에서 사용 가능 · Jupter Notebook의 디스플레이도 지원 나는... 시각화Bokeh마라톤Python