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Python - sklearn - Probability Calibration
Intro 이 글의 내용을 정리하고 번역하였습니다. Calibration of Predictions 흔히들 Calibration은 "실제 현상에서의 빈도"와 "예측 모델을 통해 예측된 확률값"이 같은 정도를 말한다고 보시면 됩니다. (기본적으로는...
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Python - sklearn - class ID는 그냥 서로 다르기만 하면 되나?
Intro 사실 사소한 질문입니다. classification 문제를 풀 때, Data Y에 대해서 class Label을 지정해주죠. 즉, 만약 우리의 의 데이터가 다음과 같다면, 우리는 10개의 sample을 가지고 있으며, 0 아니면 1로 ...
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Python - sklearn - fit, partial_fit
2-line summary 은 여러 weight fitting을 까지 수행하는 경우를 말하고, 은 딱 1번의 iteration만을 진행하는 것을 말한다. 따라서, 만약 'converge'하지 않는다는 조건 하에서, parameter 를 10으로 ...
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Python - sklearn - warm_start.
2-line summary 에서 model의 의 default는 임. 이는 을 실행할 때, 이전에 업데이트된 weight(coefficient)를 초기화하고 다시 fitting한다는 것을 의미한다. 만약 를 True로 설정하고 진행한다면, 을 실...
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sklearn - semi supervised learning
Intro: What is semi-supervised learning semi-supervised learning은 "비교적 적은 양의 label data로부터, labeling되어 있지 않은 unlabeld data에 대해서 label을 붙이...
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R처럼 python에서도 pipeline을 사용합시다.
sklearn - pipeline 사용하기 R을 사용해보신 적이 있는 분들은 알겠지만, R은 을 사용해서, pipeline을 구성할 수 있습니다(제가 R을 별로 좋아하지는 않는데, 이거 하나는 굉장히 좋아합니다). machine-learning이...
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Scikit-learn - Regression 방법 정리
regression 방법들을 정리합니다. 아주 엄밀하게는 내가 쓰는 모델들의 적합성, 그리고 그 의미를 다 알고 사용하는 것이 맞기는 한데, 늘 만나는 문제는 "왜 되지?", "왜 안되지?"입니다. 왜 되는 것인지, 왜 안 되는 것인지, 저도 몰...
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spacy를 이용해서 자연어처리하자.
intro 저는 지금 텍스트 분석을 하고 있습니다. 이 과정에서 주어진 문장들에서 (subject, verb, object)의 형식으로 요소를 추출해내는 방법을 찾고 있습니다. 물론 를 써도 되는데, 사실 얘는 약간, 너무 덩치가 크고, 무거워요...
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간단하게 rnn을 만들어 봅시다.
간단한 rnn을 그려 봅시다. 이 포스트의 내용을 참고하여, 정리하였습니다. 여러번 포스트에서 반복적으로 얘기하는 것 같기는 하지만, 데이터 예측, 데이터 분석, 머신러닝 아무튼 이런 모든 말들을 축약하면, "A를 활용해서 B를 예측하는 것" 입...
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random walk를 정리해봅시다.
random walk 일반적으로 random walk는 현재의 상태가 이전의 상태에 영향을 받으며 랜덤하게 움직이는 경우를 말합니다. 만약 10 step의 random walk라면, 각각의 값이 따로 있는 것이 아니라, sequential하게 이...
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kaggle) bike sharind demand를 맞춰봅시다!
kaggle) bike sharing demand를 맞춰봅시다! 아주 행복하게도, missing value가 없습니다 개좋음!! Linear model로 했을때보다, randomforest를 넣었을때 훨씬 좋게 나옵니다. 사실 너무 당연한 거죠....
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sklearn에서 custom metric으로 모델 선정하기
custom score 만들기 에 이미 좋은 Metric들이 많기는 합니다만, 경우에 따라서 제가 직접 scoring을 하고 싶을때가 있습니다. 뿐만 아니라, 제가 직접 만든 metric을 이용해서, model을 선택하고 싶을때가 있습니다. 에서...
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kaggle) imdb movie review를 분석합니다 - 1편
movie review분석하기!!! 요즘은 kaggle에 할만한 컴페티션을 찾아 다닙니다. 찾다가, movie review가 있고, 어떻게 해야 하는지에 대해서도 매우 자세하게 나와 있는 것 같아서, 한번 해보려고 해요!! 뭔가 계속 kaggle...
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kaggle) simple binary classification
간단한, classification을 풉니다. kaggle에 있는 초보자를 위한 컴페티션 중에 이 아이를 골랐습니다. 물론, 이미 끝난 컴페티션이어서, 큰 의미는 없지만, 얼마나 할 수 있는지 보려고 합니다. 아쉽게도, 그래서 kernel이 없습...
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kaggle) mnist 이미지 인식하기
mnist 이미지 분류기 만들기 mnist는 이제 너무너무도 유명한 데이터이긴 하지만 아무튼. mnist는 사람이 손으로 0-9까지 쓴 hand-written number digit 데이터입니다. 공개로 풀려 있기 때문에, 많은 머신러닝 초보자들...
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sklearn.mlpregressor는 쓸만한가요?
classification시에 neural network이 좋다는 것은 너무 당연하고도 명백한 사실인데, neural network는 쓸만한건지 사실 잘 모르겠습니다. regression을 할때, 한번씩 를 사용하는데, 이게 정확도가 지나치게 떨...