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사이킷 런 2

나의 손글씨 데이터로 머신 러닝시킨 후 나의 손글씨로 테스트하기 with 사이킷 런 svm.SVC

소스 코드 #손글씨 파일 위치: https://k.kakaocdn.net/dn/8iBYV/btqEn8soGlt/EqRKeRjvBIbPyxXenOEWVk/Handwriting.zip?attach=1&knm=tfile.zip import pandas as pd from sklearn import svm, metrics def read_data(fname): mr = pd.read_csv(fname,header=None) label=[] data=[] for row_index,row in mr.iterrows(): label.append(row.loc[400]) other_data=[] for v in row.loc[0:399]: other_data.append(v) data.append(other_data)..

사이킷 런의 svm.SVC 사용 및 흉내내어 만들어보기 [ML with pYTHON]

사이킷 런의 svm.SVC 사용 및 흉내내어 만들어보기 안녕하세요. 기계 학습을 시작할 때 많은 개발자들 사이킷 런(scikit-learn) 라이브러리를 사용하죠. 그리고 사이킷 런을 사용하는 출발점인 svm.SVC 객체의 fit 메서드와 predict 메서드를 사용합니다. 그런데 우리가 사용하는 svm.SVC 클래스 내부에서는 어떠한 일들을 할까요? 내부를 좀 더 이해하기 위해 비슷하게 동작하는 클래스를 만들어 보았습니다. 기계학습하는 알고리즘은 극악한 품질 수준을 갖습니다. 알고리즘을 기대하시는 분들은 Pass~ = 다루는 내용 = 사이킷 런의 svm.SVC 사용 흉내내기 - TinySVC 클래스 외형 정의 초기화 메서드 정의 가중치와 임계치 설정 메서드 정의 판별 메서드 정의 특정 가중치와 임계치 ..

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