전체 글 (40) 썸네일형 리스트형 House price predict 경진대회 후기 2007년 1월 ~ 2023년 5월 까지 서울 지역 부동산 거래 데이터( 1,118,822개)를 이용하여2023년 7월 ~ 2023년 9월 데이터를 예측하는 모델을 만들자. 모델의 성능은 RMSE 로 판단. Machine Learning 모델 종류 정리 고전적인 Machine Learning은 딥러닝의 화려한 발전에 묻혀버렸지만 모델의 성능이 데이터의 질에 많은 영향을 받아서 데이터 분석 관점에서는 공부하기 너무 좋은 기술들이다. 특히, tabuler 데이터 셋에서는 여전히 고전적인 Machine Learning이 많이 사용되고 있는데 오늘은 주요 모델들을 발전순으로 정리해 보자. 0. 모델 종류 1. Decision Tree2. RandomForest3. AdaBoost4. Gradient Boost Machine(GBM)5. XGBoost Machine(XGBM)6. Light Gradient Boost(LGBM)7. CatBoost많은 모델들이 있지만 주요 모델들은 위 7 가지이다. 그 중에서도 현업에서는 거의 LightGBM 과 CatBoost .. MNIST데이터 RNN, LSTM, GRU로 분류기 만들기(pytorch lightning) MNIST 데이터 셋 MNIST데이터 셋은 0~9 까지 손글씨로 적은 숫자로 구성된 데이터 셋이다.Train dataset은 6만개 Test dataset은 1만개 로 구성되어 있습니다.import torchvision.transforms as Timport torchvisionimport torchfrom torch.utils.data import DataLoaderdownload_root = './MNIST_DATASET'mnist_transform = T.Compose([ T.ToTensor(),])train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(download_root, transform=mnist_transform, train=True, download=True.. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 14 다음 목록 더보기
