Guts !!

[ 패스트 캠퍼스 "직장인을 위한 파이썬 데이터 분석" 챌린지 참여 후기 ] 안녕하세요. 오늘이 "직장인을 위한 파이썬 데이터 분석" 강의에 대한 챌린지 후기를 남길 시간이 되었습니다. 결론 부터 말씀 드리고 시작을 해보면 "작심삼일"이던 내가 50회차 수강 후기를 남기는 것을 했다는 것에 매우 만족스럽다는 것입니다. 챌린지를 진행하면서 강의비용을 아끼겠다는 처음 시작의 생각과 나중에 진행하면서 블로그에 이야기를 남기는 하나의 습관이 되어 버린 저를 보면서 챌린지 신청을 정말 잘 했구나 생각이 듭니다. 그럼 이제 부터 본격적으로 저에 대한 소개와 패스트 캠퍼스 강의 시청에 대한 저의 짧은 소감 그리고 앞으로 진행할 것을 적어 보겠습니다. [ 저에 대한 소개 ] 저는 현재 대학원을 재학중인 학생입니다. "..

시멘타이트 펄라이트 페라이트 결정구조 철 상태도 레데뷰라이트 (tistory.com) 시멘타이트 펄라이트 페라이트 결정구조 철 상태도 레데뷰라이트 - 시멘타이트 펄라이트 페라이트 아공석강일 경우에는 페라이트가 초석으로 흰색을 띠고 나머지 층상조직이 펄라이트이다. 과공석강일 경우에는 시멘타이트가 초석으로 흰색을 펄라이트 한편 hoichin2.tistory.com

[ 파이썬 의 필수 스킬 - 머신러닝 ] - 종합 정리 (4) - Label Encoding : 문자(categorical)를 수치(numerical)로 변환 오늘로 50회차 포스팅을 하게 됬습니다. 앞으로 패스트 캠퍼스에서 듣고 싶은 강의가 몇개 더 있는데 이러한 미션으로 하는 블로그방식 너무 좋은데요. 이번에 할 것은 이전에 Numerical 전처리 와 Categorical 전처리 였다면 이번에는 Label Encoding 이라는 것을 이용해서 문자를 수치로 변환하는 것을 해보겠습니다. 맨 처음 타이타닉에 대한 데이터를 그대로 사용합니다. info()함수를 이용해서 결측치가 있는 컬럼을 확인을 합니다. 이후 def 함수를 사용할 건데요. 조건식을 이용해서 데이터에 male 이 들어오게 되면 1로 fe..

[ 파이썬 의 필수 스킬 - 머신러닝 ] - 종합 정리 (3) - 결측치 처리 Categorical 컬럼 데이터에 대한 결측치 처리 오늘의 포스팅은 결측치 처리에 대한 이야기를 다룰 것입니다. 저번 시간에는 숫자형 데이터에 대한 결측치를 처리를 하였습니다. 잠깐 복습을 하자면.. info()함수를 사용해서 결측치를 알아도 처리 할 수 있지만 또한 isnull().sum() 함수를 이용해서 몇개인지 파악을 할 수 있었습니다. 이후 fillna()함수를 이용해서 빈 컬럼을 지정하고 값을 구할 수가 있었습니다. 또한 위에 처럼 fillna를 할때 평균값을 이용해서 값을 채워 넣을 수가 있었고 2개 이상의 컬럼을 지정을 하고 싶다면 사이킷런에 SimpleImputer를 이용해서 값을 넣어주는 방식을 했습니다. ..

[ 파이썬 의 필수 스킬 - 머신러닝 ] - 종합 정리 (2) - 학습 데이터, 예측 데이터 - Training Set , Test Set, Validation Set - Pre-Processing (전처리) 1) 결측치 처리 [ 학습 데이터, 예측 데이터 ] X : Feature 라고 함. 학습을 위한 데이터 세트, 예측할 값은 빠져 있슴. Y : Labels 라고 함. 예측해야 할 값임. 예측값만 존재함. X_train , X_test Y_train, Y_test(예측) 학습을 위한 데이터는 Training Set 이라고 함. 예측을 위한 데이터는 Test Set 이라고 하며 둘의 가장 큰 차이는 Label이 있냐 없냐 [ 검증 데이터 Validation ] 학습을 계속 ~ 시켜도 문제가 생기게 되는..