1. 파이토치(Pytorch) 텐서플로우와 함께 머신러닝, 딥러닝에서 가장 널리 사용되는 프레임워크 초기에는 Torch라는 이름으로 Lua언어 기반으로 만들어졌으나, 파이썬 기반으로 변경한 것이 Pytorch 뉴욕대학교와 페이스북이 공동으로 개발하였고, 현재 가장 대중적이고 널리 사용됨 import torch print(torch.__version__) -------------------------- # 결과 2.0.1+cu118 -------------------------- 1-1. 스칼라(Scalar) 하나의 상수를 의미 var1 = torch.tensor([1]) type(var1) ------------------------- # 결과 torch.Tensor --------------------..

1. Clusters import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=10) X = pd.DataFrame(X) X # 결과 y -------------------------------------------------------------------------- # 결과 array([2, 2, 1, 0, 1, 1, 0, 2, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 2, 1, 2, 0, 1..

1. credit 데이터셋 알아보기 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # csv 파일이 구글 드라이브에 있다는 가정 credit_df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/8. 머신러닝 딥러닝/credit.csv') credit_df # 결과 pd.set_option('display.max_columns', 50) credit_df.head() # 결과 credit_df.info() ------------------------------------------- # 결과 RangeIndex: 12500 entries, 0 to..

1. hotel 데이터셋 알아보기 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns # csv 파일이 구글드라이브에 있습니다. hotel_df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/9. 머신러닝과 딥러닝/hotel.csv') hotel_df.head() # 결과 pd.set_option('display.max_columns', 100) hotel_df.head() # 결과 hotel_df.info() # 결과 # 설명 hotel: 호텔 종류 is_canceled: 취소 여부 lead_time: 예약 시점으로부터..

🌀 손글씨 데이터셋 살펴보기 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() digits 🌀 결과 digits.keys() ----------------------------------------------------------------------------------------- # 결과 dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'feature_names', 'target_names', 'images', 'DESCR']) data = digits['data'] data.shape ---------------------- # 결과 (1797, 64) data[0] --------------------------..

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt hr_df=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/8. 머신러닝 딥러닝/hr.csv') hr_df.head() ✔️ 결과 hr_df.info() RangeIndex: 54808 entries, 0 to 54807 Data columns (total 13 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 employee_id 54808 non-null int64 1 department 54808 non-null obj..