우리들의 T'SPACE

get_dummies()https://tonnykang.tistory.com/216 k-Nearest Neighbors (k-NN) 모델 KNNk-NN(k-Nearest Neighbors)는 지연 학습 알고리즘이다.정의k-NN은 함수가 Locally (가깝게) 근사되고, 모든 계산이 함수 평가 시점까지 미뤄지는 지연 학습 알고리즘이다. 분류와 회귀 모두에서 알고리즘은tonnykang.tistory.comKNN 모델은 참 편하고 단순한 Base 모델로 사용하기에는 너무나 좋은 모델이다 하지만 각 instance간의 거리를 구해야하는 모델이기에범주형 Catagorical Feature같은 경우에는 문제가 생긴다... 예를 들어 아래와같은 데이터가 있다고 하자data = { 'Color': ['Red',..

*LG Aimers 문제를 공개하면 문제가 있을까봐 간소하게 설명 합니다 문제 Train.csv 파일과 Submission.csv 파일을 두개 준다 Train 파일로 학습을 시켜 True, False를 판단해야하고 Submission에 주어진 정보로 True, False를 판단해 제출하면 채점을 하게 된다 1. Column, 필드(파라미터)가 엄청 많다 2. 결측값(Null Data, Missing Data)이 상당하다 3. 데이터의 질(오타, 형식)등이 고르지 않다 코드 1. 데이터 셋 읽어오기 df_train = pd.read_csv("train.csv") # 학습용 데이터 df_test = pd.read_csv("submission.csv") # 테스트 데이터(제출파일의 데이터) column_to_..

데이터 과학을 하면서 지켜야 할 윤리와 주의해야 할 점들이 있습니다. 인과관계 ≠ 상관관계 이 두 용어는 종종 혼동되기도 하지만, 실제로는 다른 개념들입니다. 1. 인과 관계 (Causation): - 인과 관계는 한 사건이 다른 사건에 직접적인 영향을 주는 관계를 의미합니다. - A가 발생하면 B도 발생하고, A가 발생하지 않으면 B도 발생하지 않는 관계를 말합니다. - 인과 관계는 원인과 결과 간의 명확하고 직접적인 연결성을 나타냅니다. - 예를 들어, 비가 오면 땅이 젖게 되는 것은 인과 관계입니다. 비(원인)가 땅이 젖게 만드는 결과를 초래합니다. 2. 상관 관계 (Correlation): - 상관 관계는 두 변수 간의 통계적 연관성을 나타냅니다. - 두 변수 간에 어떠한 관련이 있을 뿐이지, 하..

나는 다음학기 3학년 1학기를 시작하게 되는 컴공생이다 작년 군대에서 복학하고 좋은 사람들과 인연들을 만나 마음맞는 우리과 선후배들과 AI 스터디를 만들었다 함께 인공지능의 기초부터 공부하며 이론적인 내용을 쌓았다 그렇게 맞이한 2학년 2학기의 끝 우리는 우리들의 이론공부의 과실을 맺어줄 실무용 지식이 필요했다 그때 마치 올라 온 공지 "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." LG AI 청년 교육프로그램 「LG Aimers」 4기 참가자 모집(~12/19) 1. 프로그램: LG AI 청년교육프로그램 「LG Aimers」4기 2. 교육내용: 지도학습, 강화학습, 딥러닝 등 최신 AI 교육 3. 진행프로그램 및 교육기간 - 온라인 AI 전문가 교육 과정: '..