seoyun

* Iris 데이터를 사용하여 SVM(Support Vector Machine) 을 구현하고 시각화하는 코드이다. from sklearn import datasets from sklearn import svm import plotly.express as px d = datasets.load_iris() # 데이터를 읽은 후에, # 1 데이터 준비 print(d.DESCR) # 내용 출력 for i in range(0, len(d.data)): # 샘플 순서대로 출력 print (i+1, d.data[i], d.target[i]) s=svm.SVC(gamma=0.1, C=10) # SVM 중 SVC 객체 생성 # 2 모델 생성 s.fit(d.data, d.target) # iris 데이터로 학습을 시킴 학..

import tensorflow as tf import pandas as pd # 데이터 준비 # 레모네이드 데이터셋 불러오기 filepath = '/content/lemonade.csv' lemonade = pd.read_csv(filepath) lemonade.head() # 독립 변수(temp)와 종속변수(sales)를 선택 independent = lemonade[['temp']] dependent = lemonade[['sales']] # 데이터 형태 확인 print(lemonade.shape) print(independent.shape, dependent.shape) # 모델 생성 # TesorFlow 사용하여 모델 만들기 X = tf.keras.layers.Input(shape=[1]) Y ..