일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
Tags
- 지정헌혈
- 자연어처리
- pytorch
- 크롤링
- 모델
- 선형회귀
- Computer Vision
- 앱개발
- 딥러닝
- 42서울
- 인공지능
- 머신러닝
- CV
- 파이썬
- 유데미
- 크롤러
- filtering
- 회귀
- 플러터
- 피플
- 선형대수학
- Flutter
- 코딩애플
- 42경산
- map
- AI
- 데이터분석
- RNN
- mnist
- Regression
Archives
- Today
- Total
목록SVM (1)
David의 개발 이야기!

sklearn, 서포트벡터 머신을 활용해서, 호봉에 따른 임금상승을 구해보자! 1. Import Libraries 2. Import Dataset 3. Feature Scaling 4. Training the SVR model 5. Predicting the new result 6. Visualizing the SVR results. 다음과 같은 순서로 분석하고자 한다! 1. Import libraries import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2. Import Dataset dataset = pd.read_csv("Position_Salaries.csv") x = dataset.iloc[:,1:-1].values y..
Udemy Python Machine Learning A-Z
2022. 9. 14. 18:04