아이펠 [Aiffel] 아이펠 6일차 개념 정리 및 회고 data.loc[행라벨, 열 라벨]: 해당 라벨을 가진 데이터를 추출 1) 클래스: 프로그래밍에서 객체를 만들 때 사용 인스턴스 속성, 인스턴스 메소드가 필요없을 때 사용. 정적 메소드와 같이 인스턴스 없이 호출 가능 다만 클래스 속성, 클래스 메소드에 접근해야할 때 사용 (2) 결측치가 있는 열 측정 방법 (3) 결측치가 있는 열 삭제 방법 (4) 결측치가 있는 행 측정 방법 ⇒ isnul... 원-핫 인코딩인공지능데이터전처리판다스정규화결측치이상치범주형 데이터수치형 데이터객체지향데이터국비교육구간화아이펠객체지향 One-Hot Encoding One-Hot Encoding 이란 범주형 변수의 카테고리 별로 이진 특성을 만들어 해당하는 특성만 1, 나머지는 0으로 만드는 방법이다. 독립변수(예측변수)가 범주형 변수일 경우 이용할 수 있다. 데이터 분석을 할 때 예측하려는 값이 연속형 변수가 아닌 범주형 변수일 경우, 그 값을 분석모델에 적용시키면 아래와 같이 에러가 난다. 이러한 에러를 해결하기 위해 범주형 변수를 수치로 변경해야 ... 파이썬데이터분석아이펠데이터분석 [Aiffel] 아이펠 9일차 개념 정리 및 회고 머신러닝 라이브러리 toy datasets, real-world datasets 제공 label: 모델이 맞혀야하는 정답값 X 데이터셋을 머신러닝 모델에 입력하고, 그에 따라 모델이 내오는 예측 결과를 정답인 y와 비교하며 점차 정답을 맞히도록 학습을 시키는 것. test_size: 테스트를 할 때 이용할 데이터 크기 random_state: train 데이터와 test 데이터를 분리(spl... scikit learn머신러닝아이펠비지도학습국비교육지도학습파이썬decision tree의사결정나무사이킷런붓꽃decision tree 작사하는 인공지능 쉽게 말하면 언어 모델은 가장 자연스러운 단어의 시퀀스를 찾아내는 모델, 나는이 주어졌을 때 밥을을 예측하는 것 처럼 이전 단어들이 주어질 때 다음 단어를 예측하는 것이다. 언어 모델을 만드는 방법은 통계를 이용한 방법과 인공 신경망을 이용한 방법 두 가지로 구분할 수 있다. 자연어 처리에서 입력이 되는 문장을 소스 문장(Source Sentence), 출력 문장을 타겟 문장(Target S... 인공지능모델파이썬머신러닝datapython데이터작문아이펠AIFFELAIFFEL
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