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사이킷런(scikit-learn)의 model_selection 패키지 안에 train_test_split 모듈을 활용하여 손쉽게 train set(학습 데이터 셋)과 test set(테스트 셋)을 분리할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 train_test_split 에 대해 자세히 소개해 드리고자...

이번 포스팅에서는 Keras 딥러닝 프레임워크 활용시 loss function과 metric 을 커스텀하는 방법에 대하여 다뤄보도록 하겠습니다.

현재 운영하고 있는 블로그의 일일 방문객 수 400명 돌파를 자축하며, 방문객 수와 구글 애드센스(Google Adsense) 그리고 검색 유입량의 관계에 대하여 공유 드리고자 합니다.

카테고리형 데이터(Categorical Data)를 수치형 데이터(Numerical Data)로 변환해주는 작업은 머신러닝 모델을 돌려보기 위해서 필수로 해줘야하는 전처리 작업입니다.

이번 포스팅에서는 keras api를 활용하여 텍스트에 대한 전처리(Tokenization)와 Word Embdding, 그리고 구글이 공개한 word2vec (Google News 300) 모델을 다운로드 받아, pre-trained 모델을 통해 IMDB 데이터의 감정을 분류하는 문제를 풀어보도록 하겠습니다.

lambda, map, filter 그리고 reduce는 python 코딩에서 자주 활용되는 대표적인 built-in function입니다. (reduce는 python3에서 built-in에서는 제거되었습니다)

이번 포스팅에서는 공공데이터 포털에서 다운로드 받은 csv파일을 pandas에서 로딩할 때 한글깨짐 현상을 해결하는 방법에 대하여 알아보겠습니다.

Principal Component Analysis는 대표적인 Linear 차원 축소 기법입니다.

Tree 기반 모델은 RandomForest 모델때문에 참 인기있게 활용되는 알고리즘 입니다. RandomForest 모델은 데이터 분석 대회인 캐글에서도 활발히 활용되고 있으며, 성능이 좋을 뿐만아니라 쉽고 간편하게 사용할 수 있기 때문에 저 또한...