Colaboratory (코랩 사용하기) 파이썬, 리스트, plot
구글 코랩 사용하기 간단히 알려드립니다. 접속하시면 사용 가능합니다. 구글 아이디 있으시죠?ㅎ https://colab.research.google.com/?hl=ko Google Colaboratory colab.research.google.com 텍스트 #을 이용하면 글자 크기가 점차 작아짐 목차가 알아서 만들어진답니다 ㅎ 문서 작업도 쌉가능 방법은 아래 참고 런타임 유형 변경 용도에 따라 cpu, gpu, tpu 변경하여 사용 1차원 리스트 만들기 #(실습) [10, 20, 30] 1차원 리스트 만들기 a = [10, 20, 30] print(a) # (실습) 빈 리스트 만들기 b = [] print(b) # (실습) list(), range() 함수를 이용해 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10..
2023. 8. 7.
생선 데이터, 렌덤으로 섞기 numpy, KNeighborsClassifier
KNeighborsClassifier k-최근접 이웃 모델을 이용하여 머신러닝을 진행해보겠습니다. fish_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0, 9.8, 10.5, 10.6, 11.0, 11.2, 11.3, 11.8, 11.8, 12.0, 12.2, 12.4, 13.0, 14.3, 15.0] fish_weight = [242.0, 290.0, 340.0,..
2023. 7. 31.
생선분류 k-Nearest Neighbors (k-최근접 이웃)
혼자 공부하는 딥러닝 공부를 위해 메모 했습니다 ㅎ 산점도로 데이터를 그려봅니다. bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0] bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 450.0, 500.0, 475.0, 500.0, 500.0, 340.0, 600.0, 600.0..
2023. 7. 30.
