어텐션
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[기계학습] CIFAR-10 데이터를 분류하는 분류기를 만들어보자(with CNN) (코드실습)코딩(Coding)/기계학습 2022. 2. 25. 13:29
CIFAR-10 데이터를 분류하는 분류기를 만들어보자(with CNN) (코드실습) 오늘은 CIFAR-10 데이터를 분류하는 분류기 모델 설계를 코드실습해 보려고 한다. CIFAR-10 Dataset https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html The CIFAR-10 and CIFAR-100 are labeled subsets of the 80 million tiny images dataset. They were collected by Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tqdm im..
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[기계학습] IRIS 데이터를 분류하는 분류기를 만들어보자(코드 실습)코딩(Coding)/기계학습 2022. 2. 8. 14:06
IRIS Classification 오늘은 흔히 사용되는 IRIS 데이터셋을 가지고 이전까지의 포스팅을 복습하는 글을 쓰려고한다. 데이터 설명 붓꽃 데이터 총 150개의 데이터로 이루어져있고 Featrue는 4개, Label 1개로 (150, 5)의 Shape을 가지는 데이터이다. Sepal Length 꽃 받침의 길이 정보(cm) Sepal Width 꽃 받침의 너비 정보(cm) Petal Length 꽃잎의 길이 정보(cm) Petal Width 꽃잎의 너비 정보(cm) Species 꽃의 종류 정보(Setosa / Versicolor/Virgincia) 3종류 CSV 형식으로도 다운 받을 수 있지만, Scikit-Learn에서 제공하는 "sklearn"패키지에서 iris 데이터를 불러올 수 있다. ..