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생활코딩 머신러닝야학_부록2: 모델을 위한 팁, BatchNormalization layer

BatchNormalization layer를 사용하여 보다 학습이 잘되는 모델을 만들어보기 보스턴 집값 예측 ########################### # 라이브러리 사용 import tensorflow as tf import pandas as pd ########################### # 1.과거의 데이터를 준비합니다. 파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/boston.csv' 보스턴 = pd.read_csv(파일경로) # 종속변수, 독립변수 독립 = 보스턴[['crim', 'zn', 'indus', 'chas', 'nox', 'rm', 'age', 'dis', 'rad', 'tax', ..
생활코딩/머신러닝(텐서플로우(python)) 2021. 1. 15. 02:35
생활코딩, 머신러닝야학_데이터를 위한 팁(astype(), dtypes, isna().sum(), fillna())

데이터 타입의 문제와 NA값의 문제를 해결하는 데이터 전처리 방법 ########################### # 라이브러리 사용 import pandas as pd ########################### # 파일 읽어오기 파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/iris2.csv' 아이리스 = pd.read_csv(파일경로) 아이리스.head() # 원핫인코딩 되지 않는 현상 확인 인코딩 = pd.get_dummies(아이리스) 인코딩.head() ########################### # 칼럼의 데이터 타입 체크 print(아이리스.dtypes) 품종의 데이터 타입이 범주형이 아니므로..
생활코딩/머신러닝(텐서플로우(python)) 2021. 1. 15. 01:20
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