전체 글 (75) 썸네일형 리스트형 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 42회차 미션 05. Part 2. 01. ch 00. 강의 소개 영상 - 01. 오리엔테이션 - 03. ch 01. EDA & 회귀 번석 - 02. EDA를 통한 인사이트 발견 실습 01. ch 00. 강의 소개 영상 - 01. 오리엔테이션 EDA(Exploratory data analysis) : 탐색적 데이터 분석 데이터 분석 데이터로 할 수 있는 모든 것들 분석의 목적, 분야에 따라 여러 가지의 기술들이 필요 모든 데이터 분석의 공통점 1. 목표에 대한 문제 정의 2. 문제 해결에 필요한 탐색적 데이터 분석 3. 목표에 맞는 분석 기법 적용 - 회귀 분석 - 딥 러닝 - 수학 기법 적용 - 데이터 시각화 02. ch 01. EDA & 회귀 번석 - 01. 데이터 분석 문제를 정의하는 방식과 %matplotlib.. [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 41회차 미션 58. ch07. sklearn - 비지도학습 - 04. 차원축소 - LDA - 62. ch07. sklearn - 비지도학습 - 08. 군집의 평가(실루엣스코어) 58. ch07. sklearn - 비지도학습 - 04. 차원축소 - LDA LDA(Linear Discriminant Analysis): 선형 판별 분석법 (PCA와 유사) from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis from sklearn.preprocessing import StandardScaler df.head() lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) data_scaled = StandardScaler()... [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 40회차 미션 55. ch07. sklearn - 비지도학습 - 01. 비지도학습이란 - 57. ch07. sklearn - 비지도학습 - 03. 차원축소 - PCA 55. ch07. sklearn - 비지도학습 - 01. 비지도학습이란 목표치가 없음. 차원 축소: PCA, LDA, SVD 군집화: KMeans Clustering, DBSCAN 군집화 평가 56. ch07. sklearn - 비지도학습 - 02. 차원축소란 feature의 갯수를 줄이는 것을 뛰어 넘어, 특징을 추출 from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import datasets import pandas as .. 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 14 15 ··· 25 다음
