머신러닝 코드 이해2019년 5월 30일

tf.assign()

tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None) ref 값이 value 값을 대입으로 받아 업데이트된 ref값을 반환. 값이 할당 된 후 ref 의 새 값을 보유하는 Tensor를 출력한다.…

머신러닝 코드 이해2019년 5월 29일

np.r_[] , np.c_[] 그리고 reshape에대해

np.c_[] 함수는 데이터에 새로운 데이터 열을 추가 np.r_[] 함수는 데이터에 새로운 데이터 행을 추가

print(housing.target.reshape(-1,1).shape)

x = np.array([[1,1,1,1],
             [2,2,2,2],
             [3,3,3,3]])

print("원래 데이터:\n",x)
x_c = np.c_[x,np.ones((3,1))]
print("끝열에1을 추가:\n",x_c)
x_c = np.c_[np.ones((3,1)),x]
print("첫열에1을 추가:\n",x_c)


x_r = np.r_[x,np.ones((1,4))]
print("끝행에1을 추가:\n",x_r)
x_r = np.r_[np.ones((1,4)),x]
print("첫행에1을 추가:\n",x_r)

print(housing.target.reshape(-1,1).shape)

x = np.array([[1,1,1,1],

[2,2,2,2],

[3,3,3,3]])

print("원래 데이터:\n",x)

x_c = np.c_[x,np.ones((3,1))]

print("끝열에1을 추가:\n",x_c)

x_c = np.c_[np.ones((3,1)),x]

print("첫열에1을 추가:\n",x_c)

x_r = np.r_[x,np.ones((1,4))]

print("끝행에1을 추가:\n",x_r)

x_r = np.r_[np.ones((1,4)),x]

print("첫행에1을 추가:\n",x_r)

numpy.reshape np.reshape(a, newshape, order=’C’) 데이터를 변경하지 않고 배열에 새로운…

머신러닝 코드 이해2019년 5월 29일

sklearn.preprocessing import StandardScaler

sklearn에서 제공하는 전처리 함수라이브러리인 preprocessing에서 scale 과 StandardScaler 함수에 대해 알아본다. 먼저 scale 함수 preprocessing.scale(X, axis = 0, with_mean=True, with_std=True, copy=True) 매개변수 : X…

내 공부시간2019년 5월 28일

종합공부 ( 5/4 ~ 5/28 )

머신러닝 - Hands-On Machine Learning2019년 5월 27일

9장: Tensorflow 시작하기 (p.295)

https://datascienceschool.net/view-notebook/5cbab09d777841f591a67928d7043f51/ Tensorflow를 잘 소개한 링크 소개 : 머신러닝을 다루는 데에 아주 전문적이고 강력한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리로 대규모 데이터를 처리하는 데에 아주 좋다. python 위에서 돌아가며…