코딩하는 간호사

부스트코스 - '모두를 위한 데이터 사이언스' 강의를 참고로 만들어 본 자동차 연비예측하기! 🍀깃허브 주소 https://github.com/LIMSONA/Big_data_study/blob/main/%ED%85%90%EC%84%9C%ED%94%8C%EB%A1%9C%EB%A5%BC_%ED%86%B5%ED%95%9C_%EC%9E%90%EB%8F%99%EC%B0%A8_%EC%97%B0%EB%B9%84_%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0_%EC%98%88%EC%B8%A1.ipynb 텐서플로를 통한 자동차 연비 예측하기¶ 참고 : 자동차 연비 예측하기: 회귀 | TensorFlow Core In [21]: from IPython.core.display import display, HTML disp..

sklearn라이브러리를 이용해 iris 데이터 품종 예측하기¶ In [4]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) 👆 요거는 티스토리로 올리려고 쓴거니까 가볍게 무시하고 아래꺼부터 보면 됩니당 😅 In [5]: import sklearn #사이킷런 임포트하기 from sklearn.datasets import load_iris # 사이킷런 기본 제공하는 iris 데이터 가져오기 데이터 가져오기¶ In [6]: #iris 데이터 살펴보기 iris = load_iris() iris Out[6]: {'data': array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4, 0.2], [4.7, 3.2, 1.3,..

Pandas 라이브러리를 활용한 데이터 전처리 - 2 ⭐Google Colab 이용 / 30분*3강 ⭐구글 Colab 사용하여 Github에 업로드 완료⭐ github : https://github.com/LIMSONA/Machine_learning_study/blob/main/DataFrame_2.ipynb GitHub - LIMSONA/Machine_learning_study Contribute to LIMSONA/Machine_learning_study development by creating an account on GitHub. github.com *참고: https://velog.io/@changhtun1/%EA%B8%B0%EC%B4%88%EB%B6%80%ED%84%B0-%EC%8C%93%E..

Pandas 라이브러리를 활용한 데이터 전처리 - 1 ⭐Google Colab 이용 / 30분*3강 github : https://github.com/LIMSONA/Machine_learning_study/blob/main/DataFrame_1.ipynb ⭐구글 Colab 사용하여 Github에 업로드 완료⭐ GitHub - LIMSONA/Machine_learning_study Contribute to LIMSONA/Machine_learning_study development by creating an account on GitHub. github.com *참고: https://velog.io/@changhtun1/%EA%B8%B0%EC%B4%88%EB%B6%80%ED%84%B0-%EC%8C%93%E..