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머신러닝 3

머신러닝 및 딥러닝에 사용하는 손글씨 데이터 mnist 다운로드 및 구조 분석하기

#mnist 다운로드 및 분석 import numpy as np from keras import datasets data_train,data_test = datasets.mnist.load_data() image_train, label_train = data_train image_test, label_test = data_test print("image_train의 구조:",image_train.shape) print("label_train의 구조:",label_train.shape) print("image_test의 구조:",image_test.shape) print("label_test의 구조:",label_test.shape) colcnt = len(image_train[0]) rowcnt = le..

Scikit-Learn을 이용한 분류와 회귀

소스 코드 #분류와 (선형)회귀 import pandas as pd from sklearn import svm from sklearn.linear_model import LinearRegression #y = 2x+1 data = [[0],[2],[5],[7]] label = [1,5,11,15] example = [[1],[4]] print("원하는 결과: 3, 9") clf = svm.SVC() clf.fit(data,label) result = clf.predict(example) print(result) lr = LinearRegression() lr.fit(data,label) result = lr.predict(example) print(result) csv = pd.read_csv('iris..

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